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時間：2017-03-03作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：244

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• 詞條

  詞條說明

• NLPIR語義技術助力解決文本數據挖掘難題

  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大數據挖掘成為人們研究的焦點。 數據挖掘(KD)是從數據中自動抽取模型。數據挖掘包括許多步驟：從大規模數據庫中(或從其他來源)**數據;選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數據中不正常的數據并補足不夠

• NLPIR人工智能技術智慧挖掘文本語義

  進入2l世紀，計算機硬件和軟件較新的速度越來越快，計算機這個以往總給人以冷冰冰的機器的形象也得到了徹底的改變。人機交互的情形越來越普遍，計算機被人類賦予了越來越多的智能因素。伴隨著人類把較新的計算機技術應用于各個學科，對這些學科的認知也進入了日新月異的發展階段，促使大量的新的研究成果不斷涌現。 隨著計算機這個人類有史以來較重要的工具的不斷發展，伴隨著不斷有新理論的出現，人類必須重新對它們進行分析

• 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

• 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