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NLPIR平臺(tái)打造語義智能教學(xué)科研新理念
新世紀(jì)以來信息技術(shù)呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)、爆發(fā)式的增長(zhǎng),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(jìng)爭(zhēng)力、**驅(qū)動(dòng)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
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,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
靈玖LJKeyScanner關(guān)鍵詞敏感掃描不是簡(jiǎn)單的處理
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們?nèi)粘+@取信息和知識(shí)的重要媒介?;ヂ?lián)網(wǎng)包含了龐大的信息量,具有開放性、動(dòng)態(tài)性、匿名信、互動(dòng)性等特點(diǎn),它不僅給人們帶來了豐富的信息,也成為人們自由交互信息的平臺(tái)。與此同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)固有的分散性等特點(diǎn)也給網(wǎng)絡(luò)資源統(tǒng)一管理造成了困難。許多敏感的、不健康的、甚至是惡意的信息摻雜其中。對(duì)社會(huì)穩(wěn)定和人們身心健康造成了較大的危害,特別是影響青少年的健康成長(zhǎng)。為此,我國(guó)乃至世界
文本挖掘:靈玖大數(shù)據(jù)漢語智能分詞技術(shù)
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ),搜索引擎只是中文分詞的一個(gè)應(yīng)用。其他的比如機(jī)器翻譯(MT)、語音合成、自動(dòng)分類、自動(dòng)摘要、自動(dòng)校對(duì)等等,都需要用到分詞。 漢語自動(dòng)分詞是目前中文信息處理領(lǐng)域公認(rèn)的一大難題,也是自然語言理解研究領(lǐng)域
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NLPIR語義挖掘助各行業(yè)建數(shù)據(jù)內(nèi)容處理技術(shù)屏障
NLPIR大數(shù)據(jù)語義平臺(tái)為畢業(yè)論文增色
NLPIR漢語分詞為自然語言信息處理提供新方法
NLPIR大數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹形男畔⑻幚硖峁┙鉀Q方案
NLPIR大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)中文自動(dòng)語義挖掘
糾文網(wǎng)為畢業(yè)論文格式難題運(yùn)用人工智能技術(shù)解決
NLPIR語義平臺(tái)KGB知識(shí)圖譜搜索實(shí)現(xiàn)可視化挖掘
NLPIR大數(shù)據(jù)挖掘通過知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能語義關(guān)系
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