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近年來,隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高,大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本,基于人工智能技術的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。 數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以
從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了, 而較重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有**的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度, 多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要, 可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。 大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
自然語言處理是一門研究能實現人與計算機之間用自然語言處理進行有效的通信與方法的一門學科,它是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。普遍認為它主要是應用計算機技術,通過可計算的方法對自然語言處理的各級語言單位(字,詞,語句,篇章等)進行轉換,傳輸,存儲,分析等加工處理的學科,是一門融合了語言學,計算機學,數學等學科于一體的交叉性學科。 人類自然語言通常以詞為基本構成單位,進而構成句子,再由
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