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靈玖軟件:NLPIR-Parser語義挖掘技術挖掘商業“石油”
面對信息社會中數據和數據庫的爆炸式增長,人們分析數據和從中提取有用信息的能力,遠遠不能滿足實際需要。但目前所能做到的只是對數據庫中已有的數據進行存儲、查詢、統計等功能,但它卻無法發現這些數據中存在的關系和規則,較不能根據現有的數據預測未來的發展趨勢。這種現象產生的主要原因就是缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的有力手段,從而導致“數據爆炸但知識貧乏”的現象。數據挖掘就是為迎合這種要求而產生并*發展起來
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
當今,數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮,許多高科技預測*認為:過去五年,高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年,高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域,以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。 數據
在大數據時代背景下,隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用,傳統的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來,知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式,在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫,用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組,以及實體及其相關屬性
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