大數(shù)據(jù)時(shí)代 九眼智能為網(wǎng)絡(luò)信息加層保護(hù)

時(shí)間：2020-01-05作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：532

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• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 靈玖軟件NLPIR大數(shù)據(jù)技術(shù)深度挖掘中文自然語(yǔ)言

  自然語(yǔ)言處理技術(shù)是所有與自然語(yǔ)言的計(jì)算機(jī)處理有關(guān)的技術(shù)的統(tǒng)稱，其目的是使計(jì)算機(jī)理解和接受人類用自然語(yǔ)言輸入的指令，完成從一種語(yǔ)言到另一種語(yǔ)言的翻譯功能。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研究，可以豐富計(jì)算機(jī)知識(shí)處理的研究?jī)?nèi)容，推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展。自然語(yǔ)言處理中的主要任務(wù) ： 1. 詞性標(biāo)注與(中文)分詞：詞性標(biāo)注是自然語(yǔ)言處理中較基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域之一。分詞則是中文自然語(yǔ)言處理里的重要任務(wù)。當(dāng)前詞性標(biāo)注任務(wù)已經(jīng)

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  文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過(guò)程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識(shí)。可以看成是基于數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來(lái)，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無(wú)確定形式并

• 靈玖軟件：NLPIR智能文本摘要技術(shù)

  當(dāng)我們的身邊的信息越來(lái)越多，數(shù)據(jù)越來(lái)越多，鏈接越來(lái)越多的時(shí)候，用一句簡(jiǎn)單的話就能把較重要的信息給表達(dá)出來(lái)，變得越來(lái)越重要。 這個(gè)技術(shù)較早是在氣象領(lǐng)域應(yīng)用起來(lái)的，就是用一個(gè)固定的格式把預(yù)測(cè)出來(lái)的數(shù)據(jù)套入進(jìn)去，后來(lái)在金融領(lǐng)域，醫(yī)療領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用，這樣的工具可以很好的幫助從業(yè)人員節(jié)省一部分時(shí)間。應(yīng)用較廣的領(lǐng)域在于新聞，由于新聞信息的過(guò)載，人們迫切地希望有這么一個(gè)工具可以幫助自己用較短的時(shí)間了解較

• 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