如何获取检测到的实体的置信度得分？

获取检测到的实体的置信度得分，可以通过以下步骤实现：

1. 数据准备：首先需要准备用于实体检测的数据集，包含一系列标注了实体位置的图像或文本数据。
2. 训练模型：使用深度学习技术，可以选择常用的物体检测模型如Faster R-CNN、YOLO或SSD。通过在大规模的训练数据上训练这些模型，可以让它们学会检测不同类别的实体，并预测它们的位置。
3. 模型推理：将训练好的模型应用于待检测的图像或文本数据上。模型会输出每个检测到的实体的位置信息，并附带一个置信度得分。
4. 置信度得分解读：置信度得分一般是一个0到1之间的实数，表示模型对于该实体的检测结果的自信程度。得分越高，表示模型认为该实体存在的可能性越大。
5. 后续处理：根据实际需求，可以根据置信度得分对检测结果进行过滤或排序。例如，可以设定一个阈值，只保留置信度得分高于该阈值的实体结果，或者按置信度得分对实体进行排序，优先处理置信度较高的实体。

对于图像实体检测，腾讯云提供了相应的产品与服务。您可以使用腾讯云的人工智能计算服务，如腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/image）来进行实体检测，并获取置信度得分。此服务提供了丰富的图像识别能力，包括物体检测与分割、人脸识别、场景识别等，可满足各种应用场景的需求。

对于文本实体检测，您可以使用腾讯云的自然语言处理（NLP）服务，如腾讯云文本审核（https://cloud.tencent.com/product/tms）来实现实体的检测和得分计算。该服务提供了丰富的文本审核能力，包括敏感词过滤、内容安全审核、意图分析等，可以帮助您高效、准确地检测和处理文本中的实体信息。