NLPIR智能挖掘系統基于自然語義深度挖掘

時間：2019-01-22

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
大數據漢語分詞：靈玖NLPIR數據挖掘技術
數據挖掘(Data Mining)，又稱為數據庫中的知識發現(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程，簡單的說，數據挖掘就是從大量數據中提取或“挖掘”知識。 NLPIR數據挖掘技術的任務主要是關聯分析、聚類分析、分類、預測、時序模式和偏差分析等。 ⑴關聯分析(association
Nlpir Parser搜索挖掘平臺智能過濾敏感信息
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
大數據LJParser文本語義分析系統
隨著計算機技術和網絡技術的*發展，互聯網上共享的文本呈海量趨勢增長，包括各種環境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲、管理、檢索和使用這些文本數據，是擺在人們面前巨大的挑戰和亟待解決的研究問題。文本語義分析與挖掘是解決上述問題的基礎。互聯網大環境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結構化;2)多尺度;3)海量;4)復雜關聯;5)多樣化。LJParser文本語義分析系統結合人工智能、統計分析
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