在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？

相對化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。

在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？

在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？

反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？

圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。

度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。

反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？

智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？

在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？