詞條
詞條說(shuō)明
NLPIR語(yǔ)義智能系統(tǒng)可以文本多語(yǔ)言處理
隨著Internet上文檔信息的迅猛發(fā)展,文本挖掘成為處理和組織大量文檔數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)。存儲(chǔ)信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認(rèn)為比數(shù)據(jù)挖掘具有較高的商業(yè)潛力. 當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時(shí),這個(gè)過(guò)程就稱為文本數(shù)據(jù)挖掘. 事實(shí)上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效
Nlpir Parser智能語(yǔ)義平臺(tái)全文搜索
全文索引用于處理大文本集合,利用它人們可以在海量文本中快速獲取需要的信息。全文檢索系統(tǒng)是按照全文檢索理論建立起來(lái)的用于提供全文檢索服務(wù)的軟件系統(tǒng)。一般來(lái)說(shuō),全文檢索需要具備建立索引和提供查詢的基本功能,此外現(xiàn)代的全文檢索系統(tǒng)還需要具有方便的用戶接口、面向WWW的開(kāi)發(fā)接口、二次應(yīng)用開(kāi)發(fā)接口等等。功能上,全文檢索系統(tǒng)**具有建立索引、處理查詢返回結(jié)果集、增加索引、優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)等等功能,外圍則由各種不
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)?;ヂ?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)
Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺(tái)文本挖掘系統(tǒng)
文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過(guò)程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識(shí)。可以看成是基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來(lái),因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現(xiàn)在:文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的,無(wú)確定形式并
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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

NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義平臺(tái)為畢業(yè)論文增色

NLPIR漢語(yǔ)分詞為自然語(yǔ)言信息處理提供新方法

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NLPIR語(yǔ)義平臺(tái)KGB知識(shí)圖譜搜索實(shí)現(xiàn)可視化挖掘

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