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互联网、物联网、无线传感网络、社交网络等新兴技术趋势促使人类社会的数据种类和规模正以**的速度增长,大数据时代正式到来。数据正从简单的记录对象开始转变为一种基础性甚至战略性的资源,从海量的低价值密度的结构化和非结构化数据中获取有价值的信息,已经成为各行业*关注的焦点。 在大数据之中有一个重要概念,那就是数据相关性。大数据不是教机器像人一样思考,而是将复杂的数学算法用在海量数据上,让数据自己说
随着计算机技术的革新,互联网新媒体的快速发展,人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据,因此我们获取数据的速度和规模不断增长,大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库*量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。数据挖掘需要经历数据收集、数据分析和数据可视化等三个必要
随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入了信息时代。在这个信息社会里,信息的重要性与日俱增,无论是个人,企业,乃至**都需要获取大量有用的信息。谁掌握了信息,谁就能在竞争中处于有利位置。在这种环境下,搜索引擎技术逐渐成为技术人员的开发热点,而其中较为重要的技术就是分词技术。 中文分词,顾名思义,就是借助计算机自动给中文断句,使其能够正确表达所要表达的意思。中文不同于西文,没有空格这个分隔符,同时在
汉语分词(Chinese Word Segmentation) 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词是其他中文信息处理的基础,搜索引擎只是中文分词的一个应用。其他的比如机器翻译(MT)、语音合成、自动分类、自动摘要、自动校对等等,都需要用到分词。 汉语自动分词是目前中文信息处理领域公认的一大难题,也是自然语言理解研究领域
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