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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
互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響
隨著計算機網絡的飛速普及,人們已經進入了信息時代。在這個信息社會里,信息的重要性與日俱增,無論是個人,企業,乃至**都需要獲取大量有用的信息。誰掌握了信息,誰就能在競爭中處于有利位置。在這種環境下,搜索引擎技術逐漸成為技術人員的開發熱點,而其中較為重要的技術就是分詞技術。 中文分詞,顧名思義,就是借助計算機自動給中文斷句,使其能夠正確表達所要表達的意思。中文不同于西文,沒有空格這個分隔符,同時在
靈玖軟件:NLPIR-Parser語義挖掘技術挖掘商業“石油”
面對信息社會中數據和數據庫的爆炸式增長,人們分析數據和從中提取有用信息的能力,遠遠不能滿足實際需要。但目前所能做到的只是對數據庫中已有的數據進行存儲、查詢、統計等功能,但它卻無法發現這些數據中存在的關系和規則,較不能根據現有的數據預測未來的發展趨勢。這種現象產生的主要原因就是缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的有力手段,從而導致“數據爆炸但知識貧乏”的現象。數據挖掘就是為迎合這種要求而產生并*發展起來
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