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大數(shù)據(jù)漢語分詞:靈玖NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時(shí)序模式和偏差分析等。 ⑴關(guān)聯(lián)分析(association
靈玖軟件NLPIR大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘中文自然語言
自然語言處理技術(shù)是所有與自然語言的計(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言輸入的指令,完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術(shù)的研究,可以豐富計(jì)算機(jī)知識處理的研究內(nèi)容,推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。自然語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言處理里的重要任務(wù)。當(dāng)前詞性標(biāo)注任務(wù)已經(jīng)
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(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)挖掘的對象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時(shí),這個(gè)過程就稱為文本數(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,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教學(xué)科研平臺為大數(shù)據(jù)人才提供機(jī)遇
“大數(shù)據(jù)”這個(gè)名字來源于兩個(gè)方面。一方面是源于數(shù)據(jù)繁多,也就是我們?yōu)槭裁捶Q之為大數(shù)據(jù)。另一方面是源于數(shù)據(jù)的無序性。過去,計(jì)算機(jī)只能處理以一種形式輸入的數(shù)據(jù)。當(dāng)你輸入的數(shù)據(jù)形式不對時(shí),你要去重新調(diào)整它。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)就是能處理那些并非必要的數(shù)據(jù)。 運(yùn)用大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域可以涉及生活的方方面面。大數(shù)據(jù)在產(chǎn)業(yè)這里的運(yùn)用可能是較為重要。同時(shí),這一方面的運(yùn)用真的能夠通過改變產(chǎn)品的本質(zhì)和外觀,較終會改變世界。 數(shù)據(jù)
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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
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NLPIR漢語分詞為自然語言信息處理提供新方法
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NLPIR大數(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)中文自動(dòng)語義挖掘
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