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當(dāng)我們的身邊的信息越來越多,數(shù)據(jù)越來越多,鏈接越來越多的時(shí)候,用一句簡單的話就能把較重要的信息給表達(dá)出來,變得越來越重要。 這個(gè)技術(shù)較早是在氣象領(lǐng)域應(yīng)用起來的,就是用一個(gè)固定的格式把預(yù)測出來的數(shù)據(jù)套入進(jìn)去,后來在金融領(lǐng)域,醫(yī)療領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用,這樣的工具可以很好的幫助從業(yè)人員節(jié)省一部分時(shí)間。應(yīng)用較廣的領(lǐng)域在于新聞,由于新聞信息的過載,人們迫切地希望有這么一個(gè)工具可以幫助自己用較短的時(shí)間了解較
Nlpir Parser智能平臺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)倉庫中的結(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, 由來自各種數(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言,計(jì)算機(jī)很難處理其語義。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)處理技術(shù)智能挖掘數(shù)據(jù)語義
當(dāng)今,信息技術(shù)為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、現(xiàn)代物流、網(wǎng)絡(luò)金融等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展,催生了車聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)、新能源、智能交通、智能城市、**裝備制造等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展.現(xiàn)代信息技術(shù)正成為各行各業(yè)運(yùn)營和發(fā)展的引擎.但這個(gè)引擎正面臨著大數(shù)據(jù)這個(gè)巨大的考驗(yàn).各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)正以幾何級數(shù)的形式爆發(fā),其格式、收集、儲存、檢索、分析、應(yīng)用等諸多問題,不再能以傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)加以解決,對
靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息
數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等,高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場策略,減少風(fēng)險(xiǎn),做出正確的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù),主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找
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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
NLPIR大數(shù)據(jù)語義平臺為畢業(yè)論文增色
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