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隨著計算機科學的不斷發展和成熟,計算機應用開始邁人知識處理、語言理解階段,人們對計算機的智能提出了新的要求隨著社會的日益信息化,人們越來越強烈地希望能較好地同計算機交流。自然語言就是這樣一個媒介。 自然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看,自然語言理解的任務是建立一種計算機模型,這種計算機模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
在信息化高度發達的今天,互聯網已經成為人們獲取信息,即時溝通的重要媒介之一,給人們工作生活帶來了很大的便利。但是由于其**性、開放性、即時性的特點,互聯網也成為眾多信息傳播的重要途徑,與傳統媒體相比較為棘手。如何對互聯網進行有效的管理,過濾其中的不良信息,凈化網絡環境成為苛待解決的問題。 目前網絡中70%的信息是以文本形式存在,網頁文本過濾成為目前網絡監控的較重要手段。文本過濾方法有很多,關鍵字
近年來,隨著移動互聯網和自媒體的興起與發展,互聯網空間日益豐富、熱鬧,人人享有“麥克風”的時代逐漸成為現實,網絡空間一度成為眾聲喧嘩之地。然而,在拓展人們生活空間的同時,互聯網中的不實信息、不良行為等“負能量”和“噪音”也開始滋生傳播,不僅侵害個人隱私和財產安全,也威脅著從虛擬空間到現實空間的秩序。 信息網絡以激濁揚清為**要義。網絡化生活已成為人們的基本生活形態,對于廣大群眾來說,信息網絡絕不
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
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