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詞條說(shuō)明
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
文本語(yǔ)義敏感關(guān)鍵詞過(guò)濾神器:LJKeyScanner
在信息化高度發(fā)達(dá)的今天,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息,即時(shí)溝通的重要媒介之一,給人們工作生活帶來(lái)了很大的便利。但是由于其**性、開(kāi)放性、即時(shí)性的特點(diǎn),互聯(lián)網(wǎng)也成為眾多信息傳播的重要途徑,與傳統(tǒng)媒體相比較為棘手。如何對(duì)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行有效的管理,過(guò)濾其中的不良信息,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境成為苛待解決的問(wèn)題。 目前網(wǎng)絡(luò)中70%的信息是以文本形式存在,網(wǎng)頁(yè)文本過(guò)濾成為目前網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的較重要手段。文本過(guò)濾方法有很多,關(guān)鍵字
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
靈玖LJParser自然語(yǔ)言語(yǔ)義分析系統(tǒng)
自然語(yǔ)言理解是語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)等相關(guān)學(xué)科發(fā)展和結(jié)合而形成的一門交叉學(xué)科;它能夠理解口頭語(yǔ)言或書(shū)面語(yǔ)言。 自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語(yǔ)言理解(Natural Language Understanding)的縮寫。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能總體技術(shù)的發(fā)展,自然
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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大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)中文自動(dòng)語(yǔ)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(yǔ)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(guò)知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能語(yǔ)義關(guān)系
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