詞條
詞條說(shuō)明
近年來(lái),大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了信息技術(shù)較為關(guān)注的熱點(diǎn)之一,各行各業(yè)都在探討如何利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造商業(yè)**,一時(shí)間眾說(shuō)紛紜,各種關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方案接踵而來(lái)。互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量巨大,內(nèi)容樣式多種多樣,少量網(wǎng)頁(yè)還存在內(nèi)容作弊,用戶的需求表達(dá)方式也各有不同。因此難免會(huì)出現(xiàn)一些檢索結(jié)果不好,不能滿足用戶需求的情況. 為了解決客戶搜索中遇到的問(wèn)題, 靈玖軟件經(jīng)過(guò)不懈的努力研發(fā)了JZSearch智能精準(zhǔn)搜索系統(tǒng),該系統(tǒng)
當(dāng)我們的身邊的信息越來(lái)越多,數(shù)據(jù)越來(lái)越多,鏈接越來(lái)越多的時(shí)候,用一句簡(jiǎn)單的話就能把較重要的信息給表達(dá)出來(lái),變得越來(lái)越重要。 這個(gè)技術(shù)較早是在氣象領(lǐng)域應(yīng)用起來(lái)的,就是用一個(gè)固定的格式把預(yù)測(cè)出來(lái)的數(shù)據(jù)套入進(jìn)去,后來(lái)在金融領(lǐng)域,醫(yī)療領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用,這樣的工具可以很好的幫助從業(yè)人員節(jié)省一部分時(shí)間。應(yīng)用較廣的領(lǐng)域在于新聞,由于新聞信息的過(guò)載,人們迫切地希望有這么一個(gè)工具可以幫助自己用較短的時(shí)間了解較
糾文網(wǎng)論文智能核查融合人工智能和規(guī)則技術(shù)
論文有很多層次,有一般,有較好,有優(yōu)秀。就論文的**而言,*越高,**越大。就同等*的論文而言,就有一般論文和較好論文以及優(yōu)秀論文。就本科論文撰寫來(lái)說(shuō),本科論文對(duì)其研究成果要求不高,主要是重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)術(shù)研究意識(shí)及能力。 畢業(yè)論文寫作就是促進(jìn)知識(shí)向能力轉(zhuǎn)化的重要措施。由于課程考試大都偏重于知識(shí)的記憶,范圍也**于教科書所規(guī)定的內(nèi)容,這種考試沒(méi)有學(xué)生自我選擇的空間(怎么考、考什么完全由教
Nlpir Parser智能平臺(tái)靈玖軟件新推出的文本挖掘系統(tǒng)
文本挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)日益流行而重要的研究領(lǐng)域。與一般數(shù)據(jù)挖掘以關(guān)系、事務(wù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為研究目標(biāo)所不同的是,文本挖掘所研究的文本數(shù)據(jù)庫(kù), 由來(lái)自各種數(shù)據(jù)源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標(biāo)題、作者、出版日期、長(zhǎng)度等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 也可能包含摘要和內(nèi)容等非結(jié)構(gòu)化的文本成分,而且這些文檔的內(nèi)容是人類所使用的自然語(yǔ)言,計(jì)算機(jī)很難處理其語(yǔ)義。因此傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)已不適應(yīng)日益增加的大量文
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NLPIR語(yǔ)義挖掘助各行業(yè)建數(shù)據(jù)內(nèi)容處理技術(shù)屏障
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