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互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長,大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源,從海量的低**密度的結構化和非結構化數據中獲取有**的信息,已經成為各行業*關注的焦點。 在大數據之中有一個重要概念,那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考,而是將復雜的數學算法用在海量數據上,讓數據自己說
隨著互聯網技術的快速發展和普及,人們可以在網絡上獲得各種信息,怎樣防止青少年接觸到不健康內容是一個嚴肅的社會問題。要防止不健康、無用內容的蔓延,除了從法律角度采取措施外,從技術角度考慮的網絡過濾技術是一種有效的手段。 目前網絡的信息過濾技術主要有三種,它們是基于URL過濾方式、基于文本的過濾方式和基于圖像內容的過濾方式。這幾種過濾技術各有優劣,有的實現比較簡單,有的具有較廣泛的適應性,有的效率高
隨著計算機科學的不斷發展和成熟,計算機應用開始邁人知識處理、語言理解階段,人們對計算機的智能提出了新的要求隨著社會的日益信息化,人們越來越強烈地希望能較好地同計算機交流。自然語言就是這樣一個媒介。 自然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看,自然語言理解的任務是建立一種計算機模型,這種計算機模型能夠給出象人那樣理解、分析并回答自然語言(即人
在信息化高度發達的今天,互聯網已經成為人們獲取信息,即時溝通的重要媒介之一,給人們工作生活帶來了很大的便利。但是由于其**性、開放性、即時性的特點,互聯網也成為眾多信息傳播的重要途徑,與傳統媒體相比較為棘手。如何對互聯網進行有效的管理,過濾其中的不良信息,凈化網絡環境成為苛待解決的問題。 目前網絡中70%的信息是以文本形式存在,網頁文本過濾成為目前網絡監控的較重要手段。文本過濾方法有很多,關鍵字
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