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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
互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長,大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源,從海量的低**密度的結構化和非結構化數據中獲取有**的信息,已經成為各行業*關注的焦點。 在大數據之中有一個重要概念,那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考,而是將復雜的數學算法用在海量數據上,讓數據自己說
隨著計算機網絡的飛速普及,人們已經進入了信息時代。在這個信息社會里,信息的重要性與日俱增,無論是個人,企業,乃至**都需要獲取大量有用的信息。誰掌握了信息,誰就能在競爭中處于有利位置。在這種環境下,搜索引擎技術逐漸成為技術人員的開發熱點,而其中較為重要的技術就是分詞技術。 中文分詞,顧名思義,就是借助計算機自動給中文斷句,使其能夠正確表達所要表達的意思。中文不同于西文,沒有空格這個分隔符,同時在
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
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