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句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中的关键技术之一,它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。对句法结构进行分析,一方面是语言理解的自身需求,句法分析是语言理解的重要一环,另一方面也为其它自然语言处理任务提供支持。例如句法驱动的统计机器翻译需要对源语言或目标语言(或者同时两种语言)进行句法分析;语义分析通常以句法分析的输出结果作为输入以便获得更多的指示信息。
知识库(Knowledge base)是一种常用于企业、组织或个人的信息管理工具,用于收集、整理和共享相关知识和信息,并以易于搜索和访问的形式进行存储。
文本分类是自然语言处理中常见的任务之一,涉及将文本分成预定义的类别
知识图谱是一种基于语义网络的人工智能技术,其目的是将大量不同领域的知识组织起来,形成一个具有结构和语义关系的知识库。它通过建立实体之间的关系,从而构建起来丰富的知识图谱。
文章相似性判断技术是指用计算机技术来判断两篇文章之间的相似程度。这项技术在自然语言处理、信息检索、文本分类等领域中得到广泛应用。
命名实体(Named Entity)识别是NLP中一个重要的任务,它涉及到从自然语言文本中提取出具有特定意义的实体,例如人名、地名、组织机构名、时间等。
本文通过分析电子商务平台的用户购物行为,构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标,为企业制定更有针对性的营销策略提供参考
自然语言处理(NLP)中的文本摘要技术可以帮助人们更快速地浏览和了解大量文本信息,同时也为自动化文本处理提供了有力支持。在此基础上,文章摘要和动态摘要成为了两种应用最为广泛的文本摘要技术
**自然语言处理**(Natural Language Processing,NLP)是一门集语言学,数学及计算机科学于一体的科学。它的核心目标就是把人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令,简单来说就是让机器读懂人的语言。
数据分析方法逐渐成为商业分析、市场营销、金融和医疗领域等多个行业所必需的技能。
架构设计是软件开发过程中不可或缺的重要环节,它关乎着项目的质量、可维护性和扩展性等方面。而在进行架构设计时,最常用的方法就是使用视图(Views)来描述系统的各个方面。视图是对系统某个特定方面的一种描述方法,例如系统的结构、功能、行为等。本文将介绍主要的架构设计视图,并对其进行详细阐述。
数字化项目管理是利用数字技术来协调、监测和处理项目的过程。它可以通过在线协作工具、虚拟项目办公室、云计算等技术提高项目效率、减少成本和提高质量。
数据库设计是整体软件应用系统的根基,必须受到高度重视。培养良好的数据库设计习惯,是一个合格软件工程师应该必备的基本素质。
传统单一的数据库的时代已经过去,大数据的特点以及新的数据应用场景对于数据库的新需求在不断出现,采用传统的数据库应对不同需求这种一刀切的方式已经不再奏效。
数字化转型不再只是信息化时代的一个热词,更是企业迈向更高发展阶段的必经之路。
大数据时代,网络信息量剧增、传播速度快、偶发性高,使得舆情监测的情况越来越复杂,大数据舆情就是利用大数据技术有效地管理和监控大数据信息,全面、科学地预测互联网上公众的言论和观点。
数字化转型(Digital transformation)是建立在数字化转换(Digitization)、数字化升级(Digitalization)基础上, 进一步触及公司核心业务,以新建一种商业模式为目标的高层次转型。数字化转型是开发数字化技术及支持能力以新建一个富有活力的数字化商业模式。
大数据分析是指通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术,对规模巨大的企业业务数据进行分析,其目的是根据分析结果获得指导战略和决策的建议。
中文信息处理是自然语言信息处理的一个分支,具体内容包括对字、词、句、篇章的分析、理解和生成等方面的技术。而中文分词和实体识别则是中文信息处理的基础和最常用的技术,本文重点是对一些基本感念做以介绍。