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隨著Internet上文檔信息的迅猛發展,文本挖掘成為處理和組織大量文檔數據的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數據挖掘具有較高的商業潛力. 當數據挖掘的對象完全由文本這種數據類型組成時,這個過程就稱為文本數據挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。 數據挖掘(Data Mining),就是從存放在數據庫,數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效
自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的**是利用數據的**,機器學習是利用數據**的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎,搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等,都需要用到分詞。 漢語自動分詞是目前中文信息處理領域公認的一大難題,也是自然語言理解研究領域
在信息時代,未來信息安全的保護成為經濟發展、產業升級和社會文明提升的一個瓶頸,對信息安全進行有效保護既在于能夠獲取信息的企業和個人的自律和行業規定,也在于**的監管。 網絡幾乎可以滿足人們的所有需求:爆炸式的信息,由百度、搜狗等引擎網站提供;各種生活用品,天南海北的物產和美食,點擊淘寶、京東、美團等客戶端,任你挑選;越來越頻繁的社交聯絡,不斷膨脹的朋友圈,微信功不可沒;令人欲罷不能的娛樂,受到廣
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