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數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
Internet技術的發展與成熟,使得人們可獲得的信息越來越多。面對海量信息,人們已經不能簡單地靠人工來處理所有的信息,需要輔助工具來幫助人們較好地發現、過濾和管理這些信息資源。 與拉丁語系的文本不同,中文并不使用空格作為詞語間的分隔符。比如當我們說“We love coding.”,這句英文使用了兩個空格來分割三個英文詞匯;如果用中文做同樣的表述, 就是“我們愛寫代碼。”,其中不包含任何空格。
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
自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子,而世界語則為人造語言,即是一種為某些特定目的而創造的語言。 自然語言具備兩個屬性:語言屬性與自然屬性。“語言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規則體系來約定人們的語言表達方式,這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規律,但較大程度上是“存在即
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