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自然語言理解是語言學(xué)、邏輯學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)等相關(guān)學(xué)科發(fā)展和結(jié)合而形成的一門交叉學(xué)科;它能夠理解口頭語言或書面語言。 自然語言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語言理解(Natural Language Understanding)的縮寫。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能總體技術(shù)的發(fā)展,自然
文本語義敏感關(guān)鍵詞過濾神器:LJKeyScanner
在信息化高度發(fā)達(dá)的今天,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成為人們獲取信息,即時溝通的重要媒介之一,給人們工作生活帶來了很大的便利。但是由于其**性、開放性、即時性的特點(diǎn),互聯(lián)網(wǎng)也成為眾多信息傳播的重要途徑,與傳統(tǒng)媒體相比較為棘手。如何對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行有效的管理,過濾其中的不良信息,凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境成為苛待解決的問題。 目前網(wǎng)絡(luò)中70%的信息是以文本形式存在,網(wǎng)頁文本過濾成為目前網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的較重要手段。文本過濾方法有很多,關(guān)鍵字
NLPIR大數(shù)據(jù)平臺新功能力助中文語義深度挖掘
當(dāng)今,數(shù)據(jù)挖掘研究被認(rèn)為是繼互聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域的又一個新浪潮,許多高科技預(yù)測*認(rèn)為:過去五年,高科技的發(fā)展已基本完成了**階段的使命一一網(wǎng)絡(luò)化;未來的五年,高科技將進(jìn)入其*二階段的發(fā)展——以數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榛A(chǔ)的知識管理。數(shù)據(jù)挖掘作為知識開發(fā)和創(chuàng)新的數(shù)學(xué)工具可以廣泛地應(yīng)用于金融、市場開發(fā)、醫(yī)療診斷決策、交通管理、企業(yè)業(yè)績評枯等眾多的社會信息化領(lǐng)域,以此提高上述行業(yè)數(shù)據(jù)分析的可靠性和精確度。 數(shù)據(jù)
靈玖軟件:NLPIR語義技術(shù)賦予數(shù)據(jù)挖掘新生命
隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,信息量的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)**出了人們對信息獲取能力的增長。海量信息資源的有序存儲和利用越來越受到**的關(guān)注。現(xiàn)實(shí)社會里,由其在移動電子商務(wù)領(lǐng)域經(jīng)常存在著對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢顯示和瀏覽交易的需求。然而,面對海量級別的數(shù)據(jù),我們首先要考慮的問題是如何提高海量數(shù)據(jù)的操作性能和處理效率。目前人們主要采取的海量數(shù)據(jù)處理措施主要包括:選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具、優(yōu)化查詢語句、加大虛擬內(nèi)存、
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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
NLPIR大數(shù)據(jù)語義平臺為畢業(yè)論文增色
NLPIR漢語分詞為自然語言信息處理提供新方法
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NLPIR大數(shù)據(jù)平臺實(shí)現(xiàn)中文自動語義挖掘
糾文網(wǎng)為畢業(yè)論文格式難題運(yùn)用人工智能技術(shù)解決
NLPIR語義平臺KGB知識圖譜搜索實(shí)現(xiàn)可視化挖掘
NLPIR大數(shù)據(jù)挖掘通過知識圖譜展現(xiàn)智能語義關(guān)系
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