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自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中,大量使用了編譯原理相關的技術,例如詞法分析,語法分析等等,除此之外,在理解這個層面,則使用了語義理解,機器學習等技術。作為一由人類自身創造的符號,自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。 大數據的核心是利用數據的價值,機器學習是利用數據價值的關鍵技術,對于大數據而言,機器學習是不可或缺的。相反,對于機器學習而言,越
文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構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構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來,因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現在:文檔本身是半結構化或非結構化的,無確定形式并
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎,搜索引擎只是中文分詞的一個應用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等,都需要用到分詞。 漢語自動分詞是目前中文信息處理領域公認的一大難題,也是自然語言理解研究領域
“大數據”這個名字來源于兩個方面。一方面是源于數據繁多,也就是我們為什么稱之為大數據。另一方面是源于數據的無序性。過去,計算機只能處理以一種形式輸入的數據。當你輸入的數據形式不對時,你要去重新調整它。大數據的本質就是能處理那些并非必要的數據。 運用大數據的領域可以涉及生活的方方面面。大數據在產業這里的運用可能是更為重要。同時,這一方面的運用真的能夠通過改變產品的本質和外觀,較終會改變世界。 數據
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