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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
隨著計算機科學的不斷發展和成熟,計算機應用開始邁人知識處理、語言理解階段,人們對計算機的智能提出了新的要求隨著社會的日益信息化,人們越來越強烈地希望能更好地同計算機交流。自然語言就是這樣一個媒介。 自然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看,自然語言理解的任務是建立一種計算機模型,這種計算機模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
全文索引用于處理大文本集合,利用它人們可以在海量文本中快速獲取需要的信息。全文檢索系統是按照全文檢索理論建立起來的用于提供全文檢索服務的軟件系統。一般來說,全文檢索需要具備建立索引和提供查詢的基本功能,此外現代的全文檢索系統還需要具有方便的用戶接口、面向WWW的開發接口、二次應用開發接口等等。功能上,全文檢索系統核心具有建立索引、處理查詢返回結果集、增加索引、優化索引結構等等功能,外圍則由各種不
數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術,主要有數據準備、規律尋找和規律表示3個步驟。數據準備是從相關的數據源中選取所需的數據并整合成用于數據挖掘的數據集;規律尋找
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