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NLPIR/ICTCLA2018分詞用戶體驗日發布新語義技術
“NLPIR-ICTCLA2018分詞較新版本發布與用戶交流大會暨實驗室開發日”將在2018年7月21日北京理工大學召開,此次交流會由大數據搜索與挖掘實驗室主辦,發布會將發布NLPIR-ICTCLAS2018全新分詞版本,展示新版本的NLPIR大數據語義智能分析平臺,分享大數據語義理解關鍵技術,同時將邀請NLPIR-ICTCLAS的*用戶分享開發經驗和應用案例。NLPIR-ICTCLAS用戶大會
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
數據挖掘(Data Mining),又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
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
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