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當今,信息技術為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯網、物聯網、電子商務、現代物流、網絡金融等現代服務業發展,催生了車聯網、智能電網、新能源、智能交通、智能城市、**裝備制造等新興產業發展.現代信息技術正成為各行各業運營和發展的引擎.但這個引擎正面臨著大數據這個巨大的考驗.各種業務數據正以幾何級數的形式爆發,其格式、收集、儲存、檢索、分析、應用等諸多問題,不再能以傳統的信息處理技術加以解決,對
文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構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構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業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(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響
伴隨著計算機的日益普及,互聯網的迅猛發展,文本的數量(電子郵件、新聞、網頁、科技論文等)在不停的增長,因而對文本作智能化處理以獲取所需信息的需求日益迫切。在這樣的社會需求下,自然語言處理技術的地位和作用日益重要。經過幾十年的研究,計算機 處理自然語言的理論基礎日趨成熟,應用范圍也越來越廣,初步形成了面向各種不同應用和研究的技術體系。分詞作為自然語言處理的* 一個步驟,是其他高層應用的基礎,起著較
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