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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。海量數據的存儲、應用及挖掘已成為人們急需解決的難題。 數據挖掘是一門新興的學科,它誕生于20世紀80年代,主要面向商業應用的人工只能研究領域。大數據是無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的
新世紀以來信息技術呈現出指數級的增長、爆發式的增長,數字化、網絡化、智能化加快普及應用,特別是互聯網、大數據、人工智能技術與**制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術,成為了新一輪工業革命的**競爭力、**驅動力。 大數據是現代人工智能發展的基礎,依托于大數據的數據挖掘是人工智能的底層邏輯,而擁有數據挖掘技能數據科學家則是人工智能領域內不可或缺的良好人才。 大數據的應用十分廣泛,不僅能產生巨
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
自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱,其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令,完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術的研究,可以豐富計算機知識處理的研究內容,推動人工智能技術的發展。自然語言處理中的主要任務 : 1. 詞性標注與(中文)分詞:詞性標注是自然語言處理中較基礎的研究領域之一。分詞則是中文自然語言處理里的重要任務。當前詞性標注任務已經
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