靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息

時(shí)間：2017-02-06作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：197

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  詞條說明

• Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺(tái)文本挖掘系統(tǒng)

  文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識(shí)。可以看成是基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無確定形式并

• NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜實(shí)體語義展現(xiàn)

  在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及多數(shù)據(jù)源融合交叉應(yīng)用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來，知識(shí)圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識(shí)表示方法和數(shù)據(jù)管理模式，在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。知識(shí)圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識(shí)庫，用于以符號(hào)形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系;其基本組成單位是“實(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)屬性

• NLPIR大數(shù)據(jù)從分詞到知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能實(shí)現(xiàn)

  從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了， 而較重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有**的信息。 那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度， 多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要， 可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。 大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、

• 靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息

  數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找