Nlpir Parser數據智能平臺文本挖掘系統

時間：2017-05-02

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
NLPIR大數據從分詞到知識圖譜展現智能實現
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、
NLPIR語義技術助力解決文本數據挖掘難題
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大數據挖掘成為人們研究的焦點。數據挖掘(KD)是從數據中自動抽取模型。數據挖掘包括許多步驟：從大規模數據庫中(或從其他來源)**數據;選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數據中不正常的數據并補足不夠
Nlpir Parser搜索挖掘平臺智能過濾敏感信息
隨著互聯網技術的快速發展和普及,人們可以在網絡上獲得各種信息,怎樣防止青少年接觸到不健康內容是一個嚴肅的社會問題。要防止不健康、無用內容的蔓延,除了從法律角度采取措施外,從技術角度考慮的網絡過濾技術是一種有效的手段。目前網絡的信息過濾技術主要有三種,它們是基于URL過濾方式、基于文本的過濾方式和基于圖像內容的過濾方式。這幾種過濾技術各有優劣,有的實現比較簡單,有的具有較廣泛的適應性,有的效率高
NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習
隨著計算機技術的革新，互聯網新媒體的快速發展，人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據，因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長，大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據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過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要