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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更短。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
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。 大數據的核心是利用數據的價值,機器學習是利用數據價值的關鍵技術,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
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
近年來,大數據已經成為了信息技術較為關注的熱點之一,各行各業都在探討如何利用大數據創造商業價值,一時間眾說紛紜,各種關于大數據的應用方案接踵而來。互聯網上的網頁數量巨大,內容樣式多種多樣,少量網頁還存在內容作弊,用戶的需求表達方式也各有不同。因此難免會出現一些檢索結果不好,不能滿足用戶需求的情況. 為了解決客戶搜索中遇到的問題, 靈玖軟件經過不懈的努力研發了JZSearch智能精準搜索系統,該系統
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