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  • 文本挖掘:靈玖大數(shù)據(jù)漢語(yǔ)智能分詞技術(shù)

    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

  • NLPIR語(yǔ)義智能平臺(tái)支持大數(shù)據(jù)個(gè)性化學(xué)習(xí)

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的革新,互聯(lián)網(wǎng)新媒體的快速發(fā)展,人們的生活已經(jīng)進(jìn)入高速信息時(shí)代。我們每天的生活都要產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),因此我們獲取數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模不斷增長(zhǎng),大量數(shù)據(jù)不斷的被存入存儲(chǔ)介質(zhì)中形成海量數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者其他信息庫(kù)*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識(shí)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等三個(gè)必要

  • Nlpir Parser智能平臺(tái)靈玖軟件新推出的文本挖掘系統(tǒng)

    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

  • NLPIR大數(shù)據(jù)從分詞到知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能實(shí)現(xiàn)

    從所周知,大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了, 而較重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,只有通過(guò)分析才能獲取很多智能的,深入的,有價(jià)值的信息。 那么越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù),而這些大數(shù)據(jù)的屬性,包括數(shù)量,速度, 多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)的復(fù)雜性,所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要, 可以說(shuō)是決定較終信息是否有價(jià)值的決定性因素。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、

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