大數據九眼智能技術網絡信息治理新方向

時間：2020-01-05

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
NLPIR語義技術助力解決文本數據挖掘難題
近年來，隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高，大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術的文本大數據挖掘成為人們研究的焦點。數據挖掘(KD)是從數據中自動抽取模型。數據挖掘包括許多步驟：從大規模數據庫中(或從其他來源)**數據;選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數據中不正常的數據并補足不夠
NLPIR大數據語義系統文本數據分析挖掘平臺
近年來，隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高，大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以
Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統
文本挖掘已經成為數據挖掘中一個日益流行而重要的研究領域。與一般數據挖掘以關系、事務和數據倉庫中的結構數據為研究目標所不同的是，文本挖掘所研究的文本數據庫, 由來自各種數據源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標題、作者、出版日期、長度等結構化數據, 也可能包含摘要和內容等非結構化的文本成分，而且這些文檔的內容是人類所使用的自然語言，計算機很難處理其語義。因此傳統的信息檢索技術已不適應日益增加的大量文
NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習
隨著計算機技術的革新，互聯網新媒體的快速發展，人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據，因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長，大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要