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Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統(tǒng)


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    詞條說明

  • 糾文網(wǎng)運用人工智能技術(shù)解決論文內(nèi)容格式問題

    畢業(yè)論文是大學(xué)教學(xué)計劃中一個重要環(huán)節(jié),它與其他教學(xué)環(huán)節(jié)構(gòu)成一個**的整體,又是各教學(xué)環(huán)節(jié)的繼續(xù)、深化和檢驗。畢業(yè)論文寫作的目的是培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)專業(yè)理論知識和技能,培養(yǎng)學(xué)生對本專業(yè)領(lǐng)域問題的觀察能力、思維能力、分析能力、判斷能力、創(chuàng)新能力、文字表達能力和解決實際問題的能力,使學(xué)生養(yǎng)成勇于探索、嚴肅認真的科學(xué)態(tài)度和嚴謹求實的工作作風(fēng),為學(xué)生今后從事專業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)工作和撰寫學(xué)術(shù)論文奠定良好的基礎(chǔ)

  • 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵敏感詞采集系統(tǒng)

    互聯(lián)網(wǎng)自產(chǎn)生那天起就有著強大的功能,隨著世界網(wǎng)民數(shù)量的激增,近十年來,移動互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民較是呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。在Web2.0的新環(huán)境下,基于互聯(lián)網(wǎng)的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網(wǎng)絡(luò)購物商業(yè)平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數(shù)據(jù)存儲量已經(jīng)從TB級別升至PB級別),而且體現(xiàn)了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集(主要指結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù))和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響

  • 靈玖軟件:NLPIR機器學(xué)習(xí)技術(shù)深度理解語義信息

    自然語言處理技術(shù)主要是讓機器理解人類的語言的一門領(lǐng)域。在自然語言處理技術(shù)中,大量使用了編譯原理相關(guān)的技術(shù),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(xué)習(xí)等技術(shù)。作為一由人類自身創(chuàng)造的符號,自然語言處理一直是機器學(xué)習(xí)界不斷研究的方向。 大數(shù)據(jù)的**是利用數(shù)據(jù)的**,機器學(xué)習(xí)是利用數(shù)據(jù)**的關(guān)鍵技術(shù),對于大數(shù)據(jù)而言,機器學(xué)習(xí)是不可或缺的。相反,對于機器學(xué)習(xí)而言,越

  • Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺文本挖掘系統(tǒng)

    文本挖掘(Text Mining)是一個從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識??梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的擴展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來,因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現(xiàn)在:文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的,無確定形式并

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