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自然語言通常是指一種自然地隨文化演化的語言。英語、漢語、日語為自然語言的例子,而世界語則為人造語言,即是一種為某些特定目的而創造的語言。 自然語言具備兩個屬性:語言屬性與自然屬性。“語言”屬性表現為公認的某些約定俗成的內在規律性;“自然”屬性是說并不存在某個人為制造的、嚴格的語法規則體系來約定人們的語言表達方式,這是和程序設計語言大相徑庭的。自然語言需要遵循一定的內在規律,但更大程度上是“存在即
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
自然語言理解是語言學、邏輯學、生理學、心理學、計算機科學和數學等相關學科發展和結合而形成的一門交叉學科;它能夠理解口頭語言或書面語言。 自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。NLU是自然語言理解(Natural Language Understanding)的縮寫。 隨著計算機技術和人工智能總體技術的發展,自然
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
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