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文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
隨著計算機技術的革新,互聯網新媒體的快速發展,人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據,因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長,大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。海量數據的存儲、應用及挖掘已成為人們急需解決的難題。 數據挖掘是一門新興的學科,它誕生于20世紀80年代,主要面向商業應用的人工只能研究領域。大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的
近年來,隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高,大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本,基于人工智能技術的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。 數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以
進入21世紀,面對網絡時代信息的爆炸式增長,中文信息處理作為一項基礎性、普適特性的信息技術,面臨著挑戰和再次發展的機遇,在互聯網時代則顯示出其優勢。它的開發利用關系到我國今后信息產業乃至社會經濟的發展和安全,具有巨大的經濟**和社會**。 中文信息處理包括了有關中文信息的采集、存儲、傳輸和利用,是指利用電子計算機和現代通信、照明、排版、等自動化技術對漢字信息進行輸入輸出整理、加工、轉換、傳輸、復
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