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詞條說明
自然語言理解是語言學、邏輯學、生理學、心理學、計算機科學和數學等相關學科發展和結合而形成的一門交叉學科;它能夠理解口頭語言或書面語言。 自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語言理解(Natural Language Understanding)的縮寫。 隨著計算機技術和人工智能總體技術的發展,自然
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
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
靈玖軟件:NLPIR-Parser語義挖掘技術挖掘商業“石油”
面對信息社會中數據和數據庫的爆炸式增長,人們分析數據和從中提取有用信息的能力,遠遠不能滿足實際需要。但目前所能做到的只是對數據庫中已有的數據進行存儲、查詢、統計等功能,但它卻無法發現這些數據中存在的關系和規則,較不能根據現有的數據預測未來的發展趨勢。這種現象產生的主要原因就是缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的有力手段,從而導致“數據爆炸但知識貧乏”的現象。數據挖掘就是為迎合這種要求而產生并*發展起來
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