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近年來,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了信息技術(shù)較為關(guān)注的熱點(diǎn)之一,各行各業(yè)都在探討如何利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造商業(yè)**,一時(shí)間眾說紛紜,各種關(guān)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用方案接踵而來?;ヂ?lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁數(shù)量巨大,內(nèi)容樣式多種多樣,少量網(wǎng)頁還存在內(nèi)容作弊,用戶的需求表達(dá)方式也各有不同。因此難免會(huì)出現(xiàn)一些檢索結(jié)果不好,不能滿足用戶需求的情況. 為了解決客戶搜索中遇到的問題, 靈玖軟件經(jīng)過不懈的努力研發(fā)了JZSearch智能精準(zhǔn)搜索系統(tǒng),該系統(tǒng)
NLPIR語義智能平臺(tái)支持大數(shù)據(jù)個(gè)性化學(xué)習(xí)
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的革新,互聯(lián)網(wǎng)新媒體的快速發(fā)展,人們的生活已經(jīng)進(jìn)入高速信息時(shí)代。我們每天的生活都要產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),因此我們獲取數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模不斷增長,大量數(shù)據(jù)不斷的被存入存儲(chǔ)介質(zhì)中形成海量數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識(shí)過程。數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等三個(gè)必要
隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的不斷發(fā)展和成熟,計(jì)算機(jī)應(yīng)用開始邁人知識(shí)處理、語言理解階段,人們對(duì)計(jì)算機(jī)的智能提出了新的要求隨著社會(huì)的日益信息化,人們?cè)絹碓綇?qiáng)烈地希望能較好地同計(jì)算機(jī)交流。自然語言就是這樣一個(gè)媒介。 自然語言理解是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)引人入勝的、富有挑戰(zhàn)性的課題。從計(jì)算機(jī)科學(xué)特別是從人工智能的觀點(diǎn)看,自然語言理解的任務(wù)是建立一種計(jì)算機(jī)模型,這種計(jì)算機(jī)模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
大數(shù)據(jù)漢語分詞:靈玖NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),又稱為數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測、時(shí)序模式和偏差分析等。 ⑴關(guān)聯(lián)分析(association
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NLPIR語義挖掘助各行業(yè)建數(shù)據(jù)內(nèi)容處理技術(shù)屏障
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NLPIR大數(shù)據(jù)挖掘通過知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能語義關(guān)系
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