NLPIR平臺打造語義智能教學科研新理念

時間：2018-02-07

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

詞條
詞條說明
2018NLPIR新動態：推出大數據語義智能教學科研平臺
大數據、人工智能技術發展已上升為國家戰略，相關技術將成為推動行業增長的下一個引擎!國家文號召人工智能人才培養的重要意義與重大戰略，人工智能人才培養作為技術發展的基礎之一，如何在新的時代號召下尋求較大的發展與變革是當務之急! NLPIR大數據語義智能教學科研平臺是大數據語義智能分析專業的教學科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為**，結合北理工團隊多年的科學研究與*教學經驗，以科學嚴謹的方式，致力于
NLPIR語義智能系統可以文本多語言處理
隨著Internet上文檔信息的迅猛發展，文本挖掘成為處理和組織大量文檔數據的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數據挖掘具有較高的商業潛力. 當數據挖掘的對象完全由文本這種數據類型組成時,這個過程就稱為文本數據挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。數據挖掘(Data Mining)，就是從存放在數據庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效
大數據LJParser文本語義分析系統
隨著計算機技術和網絡技術的*發展，互聯網上共享的文本呈海量趨勢增長，包括各種環境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲、管理、檢索和使用這些文本數據，是擺在人們面前巨大的挑戰和亟待解決的研究問題。文本語義分析與挖掘是解決上述問題的基礎。互聯網大環境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結構化;2)多尺度;3)海量;4)復雜關聯;5)多樣化。LJParser文本語義分析系統結合人工智能、統計分析
NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習
隨著計算機技術的革新，互聯網新媒體的快速發展，人們的生活已經進入高速信息時代。我們每天的生活都要產生大量數據，因此我們獲取數據的速度和規模不斷增長，大量數據不斷的被存入存儲介質中形成海量數據。數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其他信息庫*量的不完全的有噪聲的模糊的隨機的數據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過程。數據挖掘需要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要