大數(shù)據(jù)時代 九眼智能為網(wǎng)絡(luò)信息加層保護

時間：2020-01-05作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：510

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  詞條說明

• 大數(shù)據(jù)LJParser文本語義分析系統(tǒng)

  隨著計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的*發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上共享的文本呈海量趨勢增長，包括各種環(huán)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(shù)據(jù)，是擺在人們面前巨大的挑戰(zhàn)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(chǔ)。 互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結(jié)構(gòu)化;2)多尺度;3)海量;4)復(fù)雜關(guān)聯(lián);5)多樣化。LJParser文本語義分析系統(tǒng)結(jié)合人工智能、統(tǒng)計分析

• NLPIR語義智能平臺支持大數(shù)據(jù)個性化學(xué)習(xí)

  隨著計算機技術(shù)的革新，互聯(lián)網(wǎng)新媒體的快速發(fā)展，人們的生活已經(jīng)進入高速信息時代。我們每天的生活都要產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因此我們獲取數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模不斷增長，大量數(shù)據(jù)不斷的被存入存儲介質(zhì)中形成海量數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等三個必要

• Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺文本挖掘系統(tǒng)

  文本挖掘(Text Mining)是一個從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識?？梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的擴展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無確定形式并

• Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統(tǒng)

  文本挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘中一個日益流行而重要的研究領(lǐng)域。與一般數(shù)據(jù)挖掘以關(guān)系、事務(wù)和數(shù)據(jù)倉庫中的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)為研究目標所不同的是，文本挖掘所研究的文本數(shù)據(jù)庫, 由來自各種數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù), 也可能包含摘要和內(nèi)容等非結(jié)構(gòu)化的文本成分，而且這些文檔的內(nèi)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(tǒng)的信息檢索技術(shù)已不適應(yīng)日益增加的大量文