互联网自产生那天起就有着强大的功能,随着世界网民数量的激增,近十年来,移动互联网网民更是呈现指数级的增长。在Web2.0的新环境下,基于互联网的舆论平台包括论坛、微博、微信、QQ、网络购物商业平台等所有开放平台成为巨大的信息场,这些信息不仅巨大(数据存储量已经从TB级别升至PB级别),而且体现了及时性、互动性、流动性等属性,传统的数据收集(主要指结构性数据)和舆情分析方法处理能力非常有限,也影响了有效分析网络评论的效果。 文本挖掘属于大数据分支领域,十三五期间,大数据应用更是提到了“助力产业升级转型和社会治理创新”的高度。目前我们看到的文献大多基于计算机软件科学研究不同算法和原理,比如提出新算法或者优化原有算法,在精确度上不断改进。在商业智能研判上,比如客户产品需求、精准营销上,各个大的网络销售平台均由团队做大数据分析,数据挖掘已经比较成熟。而在社会科学领域中,比如传播学、新闻学、社会学大多依赖传统的抽样调查,如何应对新的社会发展形态,优化社会治理模式,借助文本挖掘技术对于拓展研究领域,深化研究方法均具有重要的意义。 文本挖掘也称为文本数据库中的知识发现,是从大量文本的集合或者语料库中提取事先未知的,可以理解的有潜在实用价值的模式和知识。在大数据应用商业和社会治理层面,人们更看重的是精准预测。关键敏感词采集是文本挖掘主要的步骤,它可以对采集的文本进行分类、聚类、保存。 关键敏感词采集系统既LJKeyScanner系统是灵玖软件多位*经过不断研发和实验,针对敏感关键词搜索业务需求而打造的一套组件系统,具有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。可支持文字、数字、特殊符号、繁体字等各种文本关键词的敏感扫描,支持各类数据库实时搜索服务,并支持多语言。 LJKeyScanner组件采取先进的NLPIR大数据搜索与挖掘系统,可以针对原始文本关键词集进行处理和加工,提供了中间件处理效果的可视化展示,也可以作为小规模数据的处理加工工具。
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词条说明
数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据,从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找
NLPIR/ICTCLA2018分词用户体验日发布新语义技术
“NLPIR-ICTCLA2018分词较新版本发布与用户交流大会暨实验室开发日”将在2018年7月21日北京理工大学召开,此次交流会由大数据搜索与挖掘实验室主办,发布会将发布NLPIR-ICTCLAS2018全新分词版本,展示新版本的NLPIR大数据语义智能分析平台,分享大数据语义理解关键技术,同时将邀请NLPIR-ICTCLAS的*用户分享开发经验和应用案例。NLPIR-ICTCLAS用户大会
当下,**信息技术创新日新月异,以数字化、网络化、智能化为特征的信息化浪潮蓬勃兴起。没有信息化就没有现代化。截至2017年6月,我国网民规模已达到7.51亿,伴随着移动互联网的普及程度不断提高,上网人数和上网便捷程度不断增加,我国互联网上每日产生的违法有害信息数量随之变得十分巨大,发现和处理这些违法有害信息的难度也随之增加。如何控制网络有害信息泛滥蔓延,实施精确打击,规范净化网络空间,较大限度降
自然语言理解是语言学、逻辑学、生理学、心理学、计算机科学和数学等相关学科发展和结合而形成的一门交叉学科;它能够理解口头语言或书面语言。 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLU是自然语言理解(Natural Language Understanding)的缩写。 随着计算机技术和人工智能总体技术的发展,自然
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