大數據LJParser文本語義分析系統

時間：2017-02-03

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
NLPIR大數據平臺新功能力助中文語義深度挖掘
當今，數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮，許多高科技預測*認為：過去五年，高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年，高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域，以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。數據
NLPIR大數據處理技術實現多種類智能挖掘
當今,信息技術為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯網、物聯網、電子商務、現代物流、網絡金融等現代服務業發展,催生了車聯網、智能電網、新能源、智能交通、智能城市、**裝備制造等新興產業發展.現代信息技術正成為各行各業運營和發展的引擎.但這個引擎正面臨著大數據這個巨大的考驗.各種業務數據正以幾何級數的形式爆發,其格式、收集、儲存、檢索、分析、應用等諸多問題,不再能以傳統的信息處理技術加以解決,對
NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習
隨著計算機技術的革新，互聯網新媒體的快速發展，人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據，因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長，大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要
大數據關鍵敏感詞采集系統
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