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詞條說明
NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實現(xiàn)知識圖譜實體語義展現(xiàn)
在大數(shù)據(jù)時代背景下,隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及多數(shù)據(jù)源融合交叉應用,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來,知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數(shù)據(jù)管理模式,在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫,用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組,以及實體及其相關屬性
NLPIR中文信息系統(tǒng)洞察挖掘行業(yè)發(fā)展趨勢
進入21世紀,面對網(wǎng)絡時代信息的爆炸式增長,中文信息處理作為一項基礎性、普適特性的信息技術,面臨著挑戰(zhàn)和再次發(fā)展的機遇,在互聯(lián)網(wǎng)時代則顯示出其優(yōu)勢。它的開發(fā)利用關系到我國今后信息產(chǎn)業(yè)乃至社會經(jīng)濟的發(fā)展和安全,具有巨大的經(jīng)濟**和社會**。 中文信息處理包括了有關中文信息的采集、存儲、傳輸和利用,是指利用電子計算機和現(xiàn)代通信、照明、排版、等自動化技術對漢字信息進行輸入輸出整理、加工、轉(zhuǎn)換、傳輸、復
靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息
數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù),做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調(diào)整市場策略,減少風險,做出正確的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù),從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術,主要有數(shù)據(jù)準備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)準備是從相關的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找
近年來,伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等新技術的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)正以**的速度不斷增長和積累,大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來,這引起了產(chǎn)業(yè)界?學術界?科技界和**機構(gòu)的廣泛關注。 大數(shù)據(jù)的火熱并不意味著對于大數(shù)據(jù)的了解深入,反而表明大數(shù)據(jù)存在過度炒作的危險.大數(shù)據(jù)的基本概念、關鍵技術以及對其利用上均存在很多的疑問和爭議。 大數(shù)據(jù)較為嚴重的風險存在于數(shù)據(jù)分析層面。數(shù)據(jù)量的增大會帶來規(guī)律的喪 失和嚴重失真。
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