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Nlpir Parser搜索挖掘平臺(tái)智能過(guò)濾敏感信息


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  • 詞條

    詞條說(shuō)明

  • 靈玖軟件:NLPIR-Parser語(yǔ)義挖掘技術(shù)挖掘商業(yè)“石油”

    面對(duì)信息社會(huì)中數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的爆炸式增長(zhǎng),人們分析數(shù)據(jù)和從中提取有用信息的能力,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足實(shí)際需要。但目前所能做到的只是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、查詢(xún)、統(tǒng)計(jì)等功能,但它卻無(wú)法發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,較不能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因就是缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)的有力手段,從而導(dǎo)致“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。數(shù)據(jù)挖掘就是為迎合這種要求而產(chǎn)生并*發(fā)展起來(lái)

  • Nlpir Parser智能平臺(tái)靈玖軟件新推出的文本挖掘系統(tǒng)

    文本挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)日益流行而重要的研究領(lǐng)域。與一般數(shù)據(jù)挖掘以關(guān)系、事務(wù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為研究目標(biāo)所不同的是,文本挖掘所研究的文本數(shù)據(jù)庫(kù), 由來(lái)自各種數(shù)據(jù)源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標(biāo)題、作者、出版日期、長(zhǎng)度等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 也可能包含摘要和內(nèi)容等非結(jié)構(gòu)化的文本成分,而且這些文檔的內(nèi)容是人類(lèi)所使用的自然語(yǔ)言,計(jì)算機(jī)很難處理其語(yǔ)義。因此傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)已不適應(yīng)日益增加的大量文

  • 靈玖LJParser自然語(yǔ)言語(yǔ)義分析系統(tǒng)

    自然語(yǔ)言理解是語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)等相關(guān)學(xué)科發(fā)展和結(jié)合而形成的一門(mén)交叉學(xué)科;它能夠理解口頭語(yǔ)言或書(shū)面語(yǔ)言。 自然語(yǔ)言處理是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向。它研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語(yǔ)言理解(Natural Language Understanding)的縮寫(xiě)。 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能總體技術(shù)的發(fā)展,自然

  • 靈玖軟件:NLPIR智能技術(shù)推動(dòng)NLP語(yǔ)義挖掘快速發(fā)展

    當(dāng)前,大數(shù)據(jù)的處理分析正成為新一代信息技術(shù)融合應(yīng)用的節(jié)點(diǎn)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、數(shù)字家庭、電子商務(wù)等是新一代信息技術(shù)的應(yīng)用形態(tài),這些應(yīng)用不斷產(chǎn)生大數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)不同來(lái)源數(shù)據(jù)的管理、處理、分析與優(yōu)化,將結(jié)果反饋到上述應(yīng)用中,將創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)**。 大數(shù)據(jù)也是信息產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)的新引擎。面對(duì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)會(huì)不斷涌現(xiàn)。在硬件與集成設(shè)備領(lǐng)域,大數(shù)據(jù)將對(duì)芯片、存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)

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