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    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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    隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和普及,人們可以在網(wǎng)絡(luò)上獲得各種信息,怎樣防止青少年接觸到不健康內(nèi)容是一個(gè)嚴(yán)肅的社會(huì)問題。要防止不健康、無(wú)用內(nèi)容的蔓延,除了從法律角度采取措施外,從技術(shù)角度考慮的網(wǎng)絡(luò)過(guò)濾技術(shù)是一種有效的手段。 目前網(wǎng)絡(luò)的信息過(guò)濾技術(shù)主要有三種,它們是基于URL過(guò)濾方式、基于文本的過(guò)濾方式和基于圖像內(nèi)容的過(guò)濾方式。這幾種過(guò)濾技術(shù)各有優(yōu)劣,有的實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單,有的具有較廣泛的適應(yīng)性,有的效率高

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    漢語(yǔ)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(guò)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言理解研究領(lǐng)域

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    自然語(yǔ)言處理技術(shù)是所有與自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)處理有關(guān)的技術(shù)的統(tǒng)稱,其目的是使計(jì)算機(jī)理解和接受人類用自然語(yǔ)言輸入的指令,完成從一種語(yǔ)言到另一種語(yǔ)言的翻譯功能。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研究,可以豐富計(jì)算機(jī)知識(shí)處理的研究?jī)?nèi)容,推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。自然語(yǔ)言處理中的主要任務(wù) : 1. 詞性標(biāo)注與(中文)分詞:詞性標(biāo)注是自然語(yǔ)言處理中較基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域之一。分詞則是中文自然語(yǔ)言處理里的重要任務(wù)。當(dāng)前詞性標(biāo)注任務(wù)已經(jīng)

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