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詞條說(shuō)明
NLPIR大數(shù)據(jù)平臺(tái)新功能力助中文語(yǔ)義深度挖掘
當(dāng)今,數(shù)據(jù)挖掘研究被認(rèn)為是繼互聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域的又一個(gè)新浪潮,許多高科技預(yù)測(cè)*認(rèn)為:過(guò)去五年,高科技的發(fā)展已基本完成了**階段的使命一一網(wǎng)絡(luò)化;未來(lái)的五年,高科技將進(jìn)入其*二階段的發(fā)展——以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的知識(shí)管理。數(shù)據(jù)挖掘作為知識(shí)開(kāi)發(fā)和創(chuàng)新的數(shù)學(xué)工具可以廣泛地應(yīng)用于金融、市場(chǎng)開(kāi)發(fā)、醫(yī)療診斷決策、交通管理、企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)枯等眾多的社會(huì)信息化領(lǐng)域,以此提高上述行業(yè)數(shù)據(jù)分析的可靠性和精確度。 數(shù)據(jù)
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)??梢钥闯墒腔跀?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
NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜實(shí)體語(yǔ)義展現(xiàn)
在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及多數(shù)據(jù)源融合交叉應(yīng)用,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來(lái),知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識(shí)表示方法和數(shù)據(jù)管理模式,在自然語(yǔ)言處理、問(wèn)題回答、信息檢索等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語(yǔ)義知識(shí)庫(kù),用于以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系;其基本組成單位是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組,以及實(shí)體及其相關(guān)屬性
NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義系統(tǒng)文本數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)
近年來(lái),隨著Internet?的迅猛發(fā)展以及人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)能力的大幅度提高,大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本庫(kù)不斷涌現(xiàn)。為了便于在海量文本庫(kù)中搜尋、過(guò)濾、管理這些文本,基于人工智能技術(shù)的文本自動(dòng)分類方法成為人們研究的焦點(diǎn)。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身就是當(dāng)前數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的新領(lǐng)域,文本挖掘則發(fā)展歷史較短。傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)對(duì)于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來(lái),可見(jiàn)文本挖掘技術(shù)是從信息抽取以
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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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