大數(shù)據(jù)文本分析：靈玖自然語(yǔ)言中文語(yǔ)義分詞系統(tǒng)

時(shí)間：2016-11-10作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：255

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• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 靈玖軟件：NLPIR大數(shù)據(jù)提供智能挖掘技術(shù)方案

  互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)趨勢(shì)促使人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以**的速度增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式到來(lái)。數(shù)據(jù)正從簡(jiǎn)單的記錄對(duì)象開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性甚至戰(zhàn)略性的資源，從海量的低**密度的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取有**的信息，已經(jīng)成為各行業(yè)*關(guān)注的焦點(diǎn)。 在大數(shù)據(jù)之中有一個(gè)重要概念，那就是數(shù)據(jù)相關(guān)性。大數(shù)據(jù)不是教機(jī)器像人一樣思考，而是將復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法用在海量數(shù)據(jù)上，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)

• 糾文網(wǎng)論文智能核查融合人工智能和規(guī)則技術(shù)

  論文有很多層次，有一般，有較好，有優(yōu)秀。就論文的**而言，*越高，**越大。就同等*的論文而言，就有一般論文和較好論文以及優(yōu)秀論文。就本科論文撰寫(xiě)來(lái)說(shuō)，本科論文對(duì)其研究成果要求不高，主要是重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)術(shù)研究意識(shí)及能力。 畢業(yè)論文寫(xiě)作就是促進(jìn)知識(shí)向能力轉(zhuǎn)化的重要措施。由于課程考試大都偏重于知識(shí)的記憶，范圍也**于教科書(shū)所規(guī)定的內(nèi)容，這種考試沒(méi)有學(xué)生自我選擇的空間(怎么考、考什么完全由教

• NLPIR語(yǔ)義智能系統(tǒng)可以文本多語(yǔ)言處理

  隨著Internet上文檔信息的迅猛發(fā)展，文本挖掘成為處理和組織大量文檔數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)。存儲(chǔ)信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認(rèn)為比數(shù)據(jù)挖掘具有較高的商業(yè)潛力. 當(dāng)數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時(shí),這個(gè)過(guò)程就稱為文本數(shù)據(jù)挖掘. 事實(shí)上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效

• 大數(shù)據(jù)文本分析：靈玖自然語(yǔ)言中文語(yǔ)義分詞系統(tǒng)

  自然語(yǔ)言通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。英語(yǔ)、漢語(yǔ)、日語(yǔ)為自然語(yǔ)言的例子，而世界語(yǔ)則為人造語(yǔ)言，即是一種為某些特定目的而創(chuàng)造的語(yǔ)言。 自然語(yǔ)言具備兩個(gè)屬性：語(yǔ)言屬性與自然屬性。“語(yǔ)言”屬性表現(xiàn)為公認(rèn)的某些約定俗成的內(nèi)在規(guī)律性;“自然”屬性是說(shuō)并不存在某個(gè)人為制造的、嚴(yán)格的語(yǔ)法規(guī)則體系來(lái)約定人們的語(yǔ)言表達(dá)方式，這是和程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言大相徑庭的。自然語(yǔ)言需要遵循一定的內(nèi)在規(guī)律，但較大程度上是“存在即