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自然語言處理是一門研究能實現人與計算機之間用自然語言處理進行有效的通信與方法的一門學科,它是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。普遍認為它主要是應用計算機技術,通過可計算的方法對自然語言處理的各級語言單位(字,詞,語句,篇章等)進行轉換,傳輸,存儲,分析等加工處理的學科,是一門融合了語言學,計算機學,數學等學科于一體的交叉性學科。 人類自然語言通常以詞為基本構成單位,進而構成句子,再由
伴隨著計算機的日益普及,互聯網的迅猛發展,文本的數量(電子郵件、新聞、網頁、科技論文等)在不停的增長,因而對文本作智能化處理以獲取所需信息的需求日益迫切。在這樣的社會需求下,自然語言處理技術的地位和作用日益重要。經過幾十年的研究,計算機 處理自然語言的理論基礎日趨成熟,應用范圍也越來越廣,初步形成了面向各種不同應用和研究的技術體系。分詞作為自然語言處理的* 一個步驟,是其他高層應用的基礎,起著較
大數據挖掘是伴隨者互聯網的普及應用和傳統信息檢索技術的不足提出并發展起來的。大數據挖掘是從大數據中發現有用的模式(其中的數據可以存放在數據庫、數據倉庫或其他信息庫中),它旨在解決數據挖掘、信息檢索、知識抽取以及較廣泛的商業問題。 作為大數據挖掘領域中的一個重要研究分支,文本挖掘與處理主要研究從非結構化及半結構化的海量Web文本信息中挖掘有**的信息,處理其中可能隱藏著的概念及其聯系,并完成可能的
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎,搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等,都需要用到分詞。 漢語自動分詞是目前中文信息處理領域公認的一大難題,也是自然語言理解研究領域
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