待验证50% 置信事实精确时间

主流OVOD方法采用短语定位框架：将文本描述拆解为词元，让对象查询与词元对齐，再通过词元到类别的聚合恢复类别得分。

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/20

首次发现

来源

SL-Ground：句级定位如何突破细粒度开放词汇检测瓶颈

涉及实体

短语定位concept 词元concept 对象查询concept

相关事实

待验证对于填充词和非词汇内容可采用补充发音词典或标记为OOV（词表外）两种处理策略73% 相似待验证结构感知分块利用标题和章节保留上下文，将标题路径写进被嵌入的文本有助于检索匹配，放进送给回答模型的上下文有助于模型理解语义，两者环节不同且不能互相替代。72% 相似待验证语义格式（Semantic Formatting）指模型识别并还原文档中隐含逻辑结构的能力，如区分标题层级、列表层级和强调文本71% 相似待验证将OCR文本映射成结构化数据的常见做法是借助文字坐标做行列聚类：按纵向位置分组为行，按横向位置对齐成列，推断表格行列骨架。70% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1074591

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1074591

MCP

get_claim(id=1074591)