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  • NLPIR-JZSearch中文智能搜索语义理解知识内容   [2018-06-15 15:00:30]  

      随着网络在人们生活中的普及,丰富多彩的网络资源给人们的生活、工作以及学习带来了极大的便捷.网络间接地将地理上的距离缩短,使我们可以随时随地了解来自世界各地的信息.  信息的产生、传播、搜集与查询现代人最基本的活动之一,而网络是我们获取信息的最快捷的手段与工具.网络信息的数量庞大、垃圾信息以及排列

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  • NLPIR语义智能分析客户画像指明发展方向   [2018-06-08 14:22:36]  

      随着网络信息化时代的日益普遍,移动互联、社交网络、电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的"大数据"时代,大数据时代的到来也影响着现在各个领域的决策和发展,使得发展方向逐渐趋于数据和分析而做出。  随着时代的进步,大数据应用到越来越多的领域,产生的数据也越来越多,

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  • NLPIR大数据Protege知识图谱软件智能展现   [2018-06-04 15:13:33]  

      近年来,随着互联网快速的全面展开,语义万维网数据源的数量激增,大量的资源描述框架数据开始被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的"文档万维网"演进为包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的"数据万维网"。为了改进搜索质量,国内外互联网搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,,从而拉开了语义

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  • NLPIR大数据智能用知识图谱展示语义关系   [2018-06-01 14:48:41]  

      在大数据时代,很多数据都是未经处理过的非结构化数据,比如文本、图片、音频、视频等。特别在互联网金融行业里,我们往往会面对大量的文本数据。怎么从这些非结构化数据里提取出有价值的信息是一件非常有挑战性的任务,这对掌握的机器学习,数据挖掘,自然语言处理能力提出了更高的门槛。  知识图谱是以科学学为基础

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  • 灵玖软件:NLPIR智能语义分析商业大数据   [2018-05-25 14:47:22]  

      近年来,在解决发展和科学进步的过程中,以信息技术为中心的各领域产生了丰富的数据,引起了各界人员的高度关注。体量大、速度快、模态多和价值密度低是大数据具有的特点,其能够促进科学和经济的进一步发展,对国家安全也具有重要的影响。  大数据时代最为宝贵的资源是数据,如何有效地分析利用海量数据将是数据挖掘

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  • 灵玖软件:NLPIR语义智能促进企业精准数据服务   [2018-05-18 14:29:39]  

      随着云时代的来临,大数据(Bigdata)吸引了越来越多的关注。大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至

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  • 灵玖软件:NLPIR大数据技术人工智能深度学习   [2018-05-11 15:22:00]  

    自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中,大量使用了编译原理相关的技术,例如词法分析,语法分析等等,除此之外,在理解这个层面,则使用了语义理解,机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号,自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。大数据的核心是利用数据的价值,机

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  • 灵玖软件:NLPIR大数据语义技术深挖中华文化精髓   [2018-04-27 14:35:48]  

      在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。  近年来,随着云计算和物联网概念的提出,信息技术得到了前所未有的发展,而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又

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  • NLPIR汉语分词聚合了大数据智能语义新功能   [2018-04-13 15:27:14]  

      近年来,伴随着物联网、云计算、移动互联网等新技术的迅猛发展,数据正以前所未有的速度不断增长和积累,大数据时代已经到来,这引起了产业界学术界科技界和政府机构的广泛关注。  大数据(BigData)就是那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高,或者其结构不适合原本的数据

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  • NLPIR语义智能平台可以挖掘这些领域的文本数据   [2018-04-09 16:17:23]  

      人类进入信息化时代以后,短短的数年时间,积累了大量的数据,步入了大数据时代,数据技术也就应运而生,成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域,将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。  数据挖掘是一门新兴的学科,它诞生于20世纪80年代,主要面向商业应用的人工只能研究

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