靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息

時間：2017-02-06作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：130

　　數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。
　　數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來;規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式(如可視化)將找出的規(guī)律表示出來。
　　數(shù)據(jù)挖掘所得到的信息應(yīng)具有先前未知，有效和可實(shí)用三個特征。先前未知的信息是指該信息是預(yù)先未曾預(yù)料到的，既數(shù)據(jù)挖掘是要發(fā)現(xiàn)那些不能靠直覺發(fā)現(xiàn)的信息或知識，甚至是違背直覺的信息或知識，挖掘出的信息越是出乎意料，就可能越有**。
　　靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)是現(xiàn)在文本挖掘效果比較好的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘主要通過四個領(lǐng)域：統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)庫。所以，數(shù)據(jù)挖掘的主要方法可以粗分為：統(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。
　　統(tǒng)計方法主要包括：回歸分析(多元回歸、自回歸等)、判別分析(貝葉斯判別、費(fèi)歇爾判別、非參數(shù)判別等)、聚類分析(系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等)、探索性分析(主元分析法、相關(guān)分析法等)、以及模糊集、粗集、支持向量機(jī)等。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)方法主要包括：歸納學(xué)習(xí)方法(決策樹、規(guī)則歸納等)、基于范例的推理CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。決策樹是一種常用于預(yù)測模型的算法，它通過將大量數(shù)據(jù)有目的分類，從中找到一些有**的，潛在的信息。它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單，分類速度快，特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法主要包括：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競爭學(xué)習(xí)等)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于本身良好的魯棒性、自組織自適應(yīng)性、并行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關(guān)注。


靈玖中科軟件（北京）有限公司專注于大數(shù)據(jù)開發(fā),大數(shù)據(jù)搜索與挖掘,大數(shù)據(jù)中文分詞等

• 詞條

  詞條說明

• 糾文網(wǎng)論文智能核查融合人工智能和規(guī)則技術(shù)

  論文有很多層次，有一般，有較好，有優(yōu)秀。就論文的**而言，*越高，**越大。就同等*的論文而言，就有一般論文和較好論文以及優(yōu)秀論文。就本科論文撰寫來說，本科論文對其研究成果要求不高，主要是重點(diǎn)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)術(shù)研究意識及能力。 畢業(yè)論文寫作就是促進(jìn)知識向能力轉(zhuǎn)化的重要措施。由于課程考試大都偏重于知識的記憶，范圍也**于教科書所規(guī)定的內(nèi)容，這種考試沒有學(xué)生自我選擇的空間(怎么考、考什么完全由教

• NLPIR語義分析平臺為中文分詞開創(chuàng)新途徑

  伴隨著計算機(jī)的日益普及，互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，文本的數(shù)量(電子郵件、新聞、網(wǎng)頁、科技論文等)在不停的增長，因而對文本作智能化處理以獲取所需信息的需求日益迫切。在這樣的社會需求下，自然語言處理技術(shù)的地位和作用日益重要。經(jīng)過幾十年的研究，計算機(jī) 處理自然語言的理論基礎(chǔ)日趨成熟，應(yīng)用范圍也越來越廣，初步形成了面向各種不同應(yīng)用和研究的技術(shù)體系。分詞作為自然語言處理的* 一個步驟，是其他高層應(yīng)用的基礎(chǔ)，起著較

• Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺文本挖掘系統(tǒng)

  文本挖掘(Text Mining)是一個從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識?？梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無確定形式并

• NLPIR/ICTCLA2018分詞用戶體驗(yàn)日發(fā)布新語義技術(shù)

  “NLPIR-ICTCLA2018分詞較新版本發(fā)布與用戶交流大會暨實(shí)驗(yàn)室開發(fā)日”將在2018年7月21日北京理工大學(xué)召開，此次交流會由大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室主辦，發(fā)布會將發(fā)布NLPIR-ICTCLAS2018全新分詞版本，展示新版本的NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺，分享大數(shù)據(jù)語義理解關(guān)鍵技術(shù)，同時將邀請NLPIR-ICTCLAS的*用戶分享開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和應(yīng)用案例。NLPIR-ICTCLAS用戶大會