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互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長,大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源,從海量的低**密度的結構化和非結構化數據中獲取有**的信息,已經成為各行業*關注的焦點。 在大數據之中有一個重要概念,那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考,而是將復雜的數學算法用在海量數據上,讓數據自己說
進入2l世紀,計算機硬件和軟件較新的速度越來越快,計算機這個以往總給人以冷冰冰的機器的形象也得到了徹底的改變。人機交互的情形越來越普遍,計算機被人類賦予了越來越多的智能因素。伴隨著人類把較新的計算機技術應用于各個學科,對這些學科的認知也進入了日新月異的發展階段,促使大量的新的研究成果不斷涌現。 隨著計算機這個人類有史以來較重要的工具的不斷發展,伴隨著不斷有新理論的出現,人類必須重新對它們進行分析
隨著計算機技術和網絡技術的*發展,互聯網上共享的文本呈海量趨勢增長,包括各種環境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲、管理、檢索和使用這些文本數據,是擺在人們面前巨大的挑戰和亟待解決的研究問題。文本語義分析與挖掘是解決上述問題的基礎。 互聯網大環境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結構化;2)多尺度;3)海量;4)復雜關聯;5)多樣化。LJParser文本語義分析系統結合人工智能、統計分析
自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱,其目的是使計算機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。自然語言處理技術的研究,可以豐富計算機知識處理的研究內容,推動人工智能技術的發展。自然語言處理中的主要任務 : 1. 詞性標注與(中文)分詞:詞性標注是自然語言處理中較基礎的研究領域之一。分詞則是中文自然語言處理里的重要任務。當前詞性標注任務已經
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