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數據挖掘(Data Mining),又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD),就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程,簡單的說,數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
伴隨著計算機的日益普及,互聯網的迅猛發展,文本的數量(電子郵件、新聞、網頁、科技論文等)在不停的增長,因而對文本作智能化處理以獲取所需信息的需求日益迫切。在這樣的社會需求下,自然語言處理技術的地位和作用日益重要。經過幾十年的研究,計算機 處理自然語言的理論基礎日趨成熟,應用范圍也越來越廣,初步形成了面向各種不同應用和研究的技術體系。分詞作為自然語言處理的* 一個步驟,是其他高層應用的基礎,起著較
進入2l世紀,計算機硬件和軟件較新的速度越來越快,計算機這個以往總給人以冷冰冰的機器的形象也得到了徹底的改變。人機交互的情形越來越普遍,計算機被人類賦予了越來越多的智能因素。伴隨著人類把較新的計算機技術應用于各個學科,對這些學科的認知也進入了日新月異的發展階段,促使大量的新的研究成果不斷涌現。 隨著計算機這個人類有史以來較重要的工具的不斷發展,伴隨著不斷有新理論的出現,人類必須重新對它們進行分析
詞法分析是自然語言處理的基礎與關鍵,是計算機科學中將字符序列轉換為單詞序列的過程。基本任務是從字符串表示的源程序中識別出具有獨立意義的單詞符號,其基本思想是根據掃描到單詞符號的**個字符的種類,拼出相應的單詞符號。 靈玖LJParser中文分詞系統是靈玖軟件經過多年研究工作積累的基礎上,研制出的分詞系統,主要功能包括中文分詞;英文分詞;詞性標注;命名實體識別;新詞識別;關鍵詞提取;支持用戶專業詞
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