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新世纪以来信息技术呈现出指数级的增长、爆发式的增长,数字化、网络化、智能化加快普及应用,特别是互联网、大数据、人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术,成为了新一轮工业革命的核心竞争力、核心驱动力。 大数据是现代人工智能发展的基础,依托于大数据的数据挖掘是人工智能的底层逻辑,而拥有数据挖掘技能数据科学家则是人工智能领域内不可或缺的良好人才。 大数据的应用十分广泛,不仅能产生巨
随着计算机技术和网络技术的*发展,互联网上共享的文本呈海量趋势增长,包括各种环境下的大文本和社交媒体文本等。如何有效存储、管理、检索和使用这些文本数据,是摆在人们面前巨大的挑战和亟待解决的研究问题。文本语义分析与挖掘是解决上述问题的基础。 互联网大环境下的共享文本具备特殊的属性:1)半结构化;2)多尺度;3)海量;4)复杂关联;5)多样化。LJParser文本语义分析系统结合人工智能、统计分析
随着Internet上文档信息的迅猛发展,文本挖掘成为处理和组织大量文档数据的关键技术。存储信息使用较多的是文本,所以文本挖掘被认为比数据挖掘具有更高的商业潜力. 当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时,这个过程就称为文本数据挖掘. 事实上,较近研究表明公司信息有80 %包含在文本文档中。 数据挖掘(Data Mining),就是从存放在数据库,数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效
汉语分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词是其他中文信息处理的基础,搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译(MT)、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等,都需要用到分词。 汉语自动分词是目前中文信息处理领域公认的一大难题,也是自然语言理解研究领域
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