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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。面向大數據的挖掘比面向數據庫和數據倉庫的數據挖掘要復雜,因為大數據往往是無結構的,通常是用長的句子或短語來表達文檔類信息;有些則可能是半結構化的,當然也包括大量的異構信息、
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
在大數據時代背景下,隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用,傳統的數據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據管理模式,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。知識圖譜是結構化的語義知識庫,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
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
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