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進入21世紀,面對網絡時代信息的爆炸式增長,中文信息處理作為一項基礎性、普適特性的信息技術,面臨著挑戰和再次發展的機遇,在互聯網時代則顯示出其優勢。它的開發利用關系到我國今后信息產業乃至社會經濟的發展和安全,具有巨大的經濟**和社會**。 中文信息處理包括了有關中文信息的采集、存儲、傳輸和利用,是指利用電子計算機和現代通信、照明、排版、等自動化技術對漢字信息進行輸入輸出整理、加工、轉換、傳輸、復
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
近年來,伴隨著物聯網、云計算、移動互聯網等新技術的迅猛發展,數據正以**的速度不斷增長和積累,大數據時代已經到來,這引起了產業界?學術界?科技界和**機構的廣泛關注。 大數據的火熱并不意味著對于大數據的了解深入,反而表明大數據存在過度炒作的危險.大數據的基本概念、關鍵技術以及對其利用上均存在很多的疑問和爭議。 大數據較為嚴重的風險存在于數據分析層面。數據量的增大會帶來規律的喪 失和嚴重失真。
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
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