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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
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的核心是利用數據的價值,機器學習是利用數據價值的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
進入2l世紀,計算機硬件和軟件更新的速度越來越快,計算機這個以往總給人以冷冰冰的機器的形象也得到了徹底的改變。人機交互的情形越來越普遍,計算機被人類賦予了越來越多的智能因素。伴隨著人類把較新的計算機技術應用于各個學科,對這些學科的認知也進入了日新月異的發展階段,促使大量的新的研究成果不斷涌現。 隨著計算機這個人類有史以來較重要的工具的不斷發展,伴隨著不斷有新理論的出現,人類必須重新對它們進行分析
在信息時代,未來信息安全的保護成為經濟發展、產業升級和社會文明提升的一個瓶頸,對信息安全進行有效保護既在于能夠獲取信息的企業和個人的自律和行業規定,也在于**的監管。 網絡幾乎可以滿足人們的所有需求:爆炸式的信息,由百度、搜狗等引擎網站提供;各種生活用品,天南海北的物產和美食,點擊淘寶、京東、美團等客戶端,任你挑選;越來越頻繁的社交聯絡,不斷膨脹的朋友圈,微信功不可沒;令人欲罷不能的娛樂,受到廣
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