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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
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
在大數據時代背景下,隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用,傳統的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來,知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式,在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫,用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組,以及實體及其相關屬性
近日,經過公司技術部門的不斷努力、銷售部門的積極協調,航天咨詢《航天咨詢數據搜索與挖掘平臺》項目初驗*。公司為客戶建設了一套基于互聯網大數據的數據搜索與挖掘平臺,并滿足將分散在互聯網中的航天領域信息和數據搜集起來,再通過大數據搜索與挖掘的技術手段,及時準確的進行分析、處理和提取,最后利用針對專業領域的數據搜索引擎進行查詢,幫助用戶**時間獲得重要的信息數據,從而解決客戶數據采集和挖掘的難題
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