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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
隨著信息傳播技術的快速發展和各類互聯網平臺的興起,個人、機構均可通過互聯網公開發布信息,成為新聞媒體等專業內容生產機構之外的重要內容生產者,互聯網平臺成為用戶獲取信息的重要渠道。 廣大公眾通過網絡論壇、自媒體公眾平臺以及網絡群組交流等途徑,開展日常生活、新聞見聞及公共事務信息交流,充分體現了憲法所**的公民知情權、表達權、參與權和監督權。可是,公開的網絡傳播參與空間是較接近公共領域的話語形式,它
自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱,其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令,完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術的研究,可以豐富計算機知識處理的研究內容,推動人工智能技術的發展。自然語言處理中的主要任務 : 1. 詞性標注與(中文)分詞:詞性標注是自然語言處理中較基礎的研究領域之一。分詞則是中文自然語言處理里的重要任務。當前詞性標注任務已經
當今,數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮,許多高科技預測*認為:過去五年,高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年,高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域,以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。 數據
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