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詞條說明
當我們的身邊的信息越來越多,數據越來越多,鏈接越來越多的時候,用一句簡單的話就能把較重要的信息給表達出來,變得越來越重要。 這個技術較早是在氣象領域應用起來的,就是用一個固定的格式把預測出來的數據套入進去,后來在金融領域,醫療領域也得到廣泛的應用,這樣的工具可以很好的幫助從業人員節省一部分時間。應用較廣的領域在于新聞,由于新聞信息的過載,人們迫切地希望有這么一個工具可以幫助自己用較短的時間了解較
近年來,隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高,大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本,基于人工智能技術的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。 數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以
互聯網自產生那天起就有著強大的功能,隨著世界網民數量的激增,近十年來,移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下,基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場,這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別),而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性,傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限,也影響
Internet技術的發展與成熟,使得人們可獲得的信息越來越多。面對海量信息,人們已經不能簡單地靠人工來處理所有的信息,需要輔助工具來幫助人們較好地發現、過濾和管理這些信息資源。 與拉丁語系的文本不同,中文并不使用空格作為詞語間的分隔符。比如當我們說“We love coding.”,這句英文使用了兩個空格來分割三個英文詞匯;如果用中文做同樣的表述, 就是“我們愛寫代碼。”,其中不包含任何空格。
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