語義分析：靈玖大數據文本挖掘

時間：2020-01-05作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：1089

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  詞條說明

• NLPIR大數據智能系統實現知識圖譜實體語義展現

  在大數據時代背景下，隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用，傳統的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來，知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式，在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組，以及實體及其相關屬性

• NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習

  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。 數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要

• NLPIR大數據語義系統文本數據分析挖掘平臺

  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

• 大數據LJParser文本語義分析系統

  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