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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
近期,**數據官聯盟舉行了“**屆大數據優秀案例評選”的活動,得到了**部門、傳統企業及大數據企業的一致認可。本次評選活動經過兩個多月的收集和匯總,針對來自174家大數據企業提交的200多份大數據實施案例進行了評選。經聯盟*組按技術、創新和項目貢獻三個維度,評出23個垂直行業的優秀案例,以及13個技術領域的技術創新獎。靈玖軟件以“國家某單位敏感信息精準搜索與實時智能掃描引擎”案例被評為“中國大
近年來,隨著移動互聯網和自媒體的興起與發展,互聯網空間日益豐富、熱鬧,人人享有“麥克風”的時代逐漸成為現實,網絡空間一度成為眾聲喧嘩之地。然而,在拓展人們生活空間的同時,互聯網中的不實信息、不良行為等“負能量”和“噪音”也開始滋生傳播,不僅侵害個人隱私和財產安全,也威脅著從虛擬空間到現實空間的秩序。 信息網絡以激濁揚清為**要義。網絡化生活已成為人們的基本生活形態,對于廣大群眾來說,信息網絡絕不
文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
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