隨著計(jì)算機(jī)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(jìn)入高速信息時(shí)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(chǔ)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(jī)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(shí)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(gè)必要階段: (一)數(shù)據(jù)收集 數(shù)據(jù)收集是挖掘大數(shù)據(jù)巨大**的第一步。個(gè)性化學(xué)習(xí)往往因?yàn)槠位蝗娴臄?shù)據(jù)信息而不能為學(xué)生提供一個(gè)良好的發(fā)展機(jī)會(huì),并且因?yàn)槿狈煽恳罁?jù)而過于依賴經(jīng)驗(yàn)判斷。大數(shù)據(jù)意味著對(duì)海量的復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的收集,包括結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集。數(shù)據(jù)收集可以采用不同的方法。 (二)數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析包括整合、分類、關(guān)聯(lián)分析等操作,形成分析結(jié)果,用于預(yù)測學(xué)習(xí)行為、優(yōu)化教育決策、改善學(xué)習(xí)評(píng)估、提供學(xué)習(xí)反饋及建議等。當(dāng)數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成一個(gè)可用的形式之后,將分析數(shù)據(jù)生成可利用信息。數(shù)據(jù)分析需要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理,主要有流處理、批量處理以及兩種模式融合等三種思路。 (三)數(shù)據(jù)可視化 數(shù)據(jù)可視化是挖掘大數(shù)據(jù)**的最后階段,通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析,較終需要將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以用戶能夠識(shí)別和接受的圖形語言呈現(xiàn)出來,這就是數(shù)據(jù)的可視化。 大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,**學(xué)習(xí)方式發(fā)生變革,基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析技術(shù)的個(gè)性化學(xué)習(xí)成為教育學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的研究趨勢。提供有針對(duì)性的個(gè)性化學(xué)習(xí)是教育發(fā)展方向,是技術(shù)回歸教育本質(zhì)的實(shí)踐。 NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺(tái)針對(duì)大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的較新研究成果,先后歷時(shí)十八年,服務(wù)了**四十萬家機(jī)構(gòu)用戶,是大數(shù)據(jù)時(shí)代語義智能分析的一大利器。 NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺(tái),針對(duì)大數(shù)據(jù)內(nèi)容處理的需要,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和網(wǎng)絡(luò)搜索的技術(shù),提供了客戶端工具、云服務(wù)、二次開發(fā)接口。 NLPIR能夠*多角度滿足應(yīng)用者對(duì)大數(shù)據(jù)文本的處理需求,包括大數(shù)據(jù)完整的技術(shù)鏈條:網(wǎng)絡(luò)抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體抽取、詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴(kuò)展、繁簡編碼轉(zhuǎn)換、自動(dòng)注音、文本聚類等。 隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展,人類社會(huì)的方方面年幾乎都會(huì)被數(shù)據(jù)挖掘涉足。盡管數(shù)據(jù)挖掘原本是作為一項(xiàng)技術(shù)出現(xiàn)的,但由于數(shù)據(jù)挖掘本身*有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個(gè)新的思路和方法,在這一點(diǎn)上數(shù)據(jù)挖掘一定程度上等同于一種方法論,在未來的一段時(shí)期里必將對(duì)人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。 你可以是高校老師與學(xué)生,用之于報(bào)告、論文等各種文本的處理; 你可以是專業(yè)計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)分析*,用之于技術(shù)、項(xiàng)目等研發(fā); 你可以是編輯、自媒體人,用之于內(nèi)容挖掘、審核與自動(dòng)生成。 ...... 當(dāng)然,大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺(tái)能做的,還有更多! 我們的目標(biāo):讀懂自然語言,挖掘數(shù)據(jù)**,智能服務(wù)生活!
詞條
詞條說明
NLPIR語義技術(shù)助力解決文本數(shù)據(jù)挖掘難題
近年來,隨著Internet?的迅猛發(fā)展以及人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)能力的大幅度提高,大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本庫不斷涌現(xiàn)。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(shù)的文本大數(shù)據(jù)挖掘成為人們研究的焦點(diǎn)。 數(shù)據(jù)挖掘(KD)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取模型。數(shù)據(jù)挖掘包括許多步驟:從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中(或從其他來源)**數(shù)據(jù);選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數(shù)據(jù)中不正常的數(shù)據(jù)并補(bǔ)足不夠
大數(shù)據(jù)時(shí)代 九眼智能為網(wǎng)絡(luò)信息加層保護(hù)
隨著信息傳播技術(shù)的快速發(fā)展和各類互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的興起,個(gè)人、機(jī)構(gòu)均可通過互聯(lián)網(wǎng)公開發(fā)布信息,成為新聞媒體等專業(yè)內(nèi)容生產(chǎn)機(jī)構(gòu)之外的重要內(nèi)容生產(chǎn)者,互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)成為用戶獲取信息的重要渠道。 廣大公眾通過網(wǎng)絡(luò)論壇、自媒體公眾平臺(tái)以及網(wǎng)絡(luò)群組交流等途徑,開展日常生活、新聞見聞及公共事務(wù)信息交流,充分體現(xiàn)了憲法所**的公民知情權(quán)、表達(dá)權(quán)、參與權(quán)和監(jiān)督權(quán)??墒?,公開的網(wǎng)絡(luò)傳播參與空間是較接近公共領(lǐng)域的話語形式,它
Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺(tái)文本挖掘系統(tǒng)
文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)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(shí)??梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)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
靈玖軟件:NLPIR-Parser語義挖掘技術(shù)挖掘商業(yè)“石油”
面對(duì)信息社會(huì)中數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫的爆炸式增長,人們分析數(shù)據(jù)和從中提取有用信息的能力,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)際需要。但目前所能做到的只是對(duì)數(shù)據(jù)庫中已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能,但它卻無法發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,較不能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因就是缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識(shí)的有力手段,從而導(dǎo)致“數(shù)據(jù)爆炸但知識(shí)貧乏”的現(xiàn)象。數(shù)據(jù)挖掘就是為迎合這種要求而產(chǎn)生并*發(fā)展起來
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NLPIR語義挖掘助各行業(yè)建數(shù)據(jù)內(nèi)容處理技術(shù)屏障
NLPIR大數(shù)據(jù)語義平臺(tái)為畢業(yè)論文增色
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NLPIR語義平臺(tái)KGB知識(shí)圖譜搜索實(shí)現(xiàn)可視化挖掘
NLPIR大數(shù)據(jù)挖掘通過知識(shí)圖譜展現(xiàn)智能語義關(guān)系
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