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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
自然語言處理是一門研究能實現人與計算機之間用自然語言處理進行有效的通信與方法的一門學科,它是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。普遍認為它主要是應用計算機技術,通過可計算的方法對自然語言處理的各級語言單位(字,詞,語句,篇章等)進行轉換,傳輸,存儲,分析等加工處理的學科,是一門融合了語言學,計算機學,數學等學科于一體的交叉性學科。 人類自然語言通常以詞為基本構成單位,進而構成句子,再由
隨著信息傳播技術的快速發展和各類互聯網平臺的興起,個人、機構均可通過互聯網公開發布信息,成為新聞媒體等專業內容生產機構之外的重要內容生產者,互聯網平臺成為用戶獲取信息的重要渠道。 廣大公眾通過網絡論壇、自媒體公眾平臺以及網絡群組交流等途徑,開展日常生活、新聞見聞及公共事務信息交流,充分體現了憲法所**的公民知情權、表達權、參與權和監督權。可是,公開的網絡傳播參與空間是較接近公共領域的話語形式,它
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