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靈玖航天咨詢大數(shù)據(jù)挖掘平臺初驗*


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  • 詞條

    詞條說明

  • Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺文本挖掘系統(tǒng)

    文本挖掘(Text Mining)是一個從結(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??梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的擴展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來,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,無確定形式并

  • NLPIR語義智能系統(tǒng)可以文本多語言處理

    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)。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數(shù)據(jù)挖掘具有較高的商業(yè)潛力. 當數(shù)據(jù)挖掘的對象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時,這個過程就稱為文本數(shù)據(jù)挖掘. 事實上,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,數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效

  • NLPIR平臺打造語義智能教學(xué)科研新理念

    新世紀以來信息技術(shù)呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長、爆發(fā)式的增長,數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化加快普及應(yīng)用,特別是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)與**制造技術(shù)深度融合所形成的新一代智能制造技術(shù),成為了新一輪工業(yè)革命的**競爭力、**驅(qū)動力。 大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代人工智能發(fā)展的基礎(chǔ),依托于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘是人工智能的底層邏輯,而擁有數(shù)據(jù)挖掘技能數(shù)據(jù)科學(xué)家則是人工智能領(lǐng)域內(nèi)不可或缺的良好人才。 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用十分廣泛,不僅能產(chǎn)生巨

  • 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵敏感詞采集系統(tǒng)

    互聯(lián)網(wǎng)自產(chǎn)生那天起就有著強大的功能,隨著世界網(wǎng)民數(shù)量的激增,近十年來,移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民較是呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。在Web2.0的新環(huán)境下,基于互聯(lián)網(wǎng)的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網(wǎng)絡(luò)購物商業(yè)平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數(shù)據(jù)存儲量已經(jīng)從TB級別升至PB級別),而且體現(xiàn)了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集(主要指結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù))和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響

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