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灵玖软件：NLPIR大数据挖掘行业新增长点

随着物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及遍布各处的各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量及复杂程度快速扩大，从海量数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展方向和要求。大数据可以在大规模数据的基础上挖掘分析获得新的认知、创造新的价值，并以此改变市场、组织机构，以及政府与公民关系。大数据同过去海量数据的区别不仅仅在于数据量大，更在于数据类型繁多、价值密度低、处理速度要求快
飞狐_018c·2020-02-02 19:26

灵玖软件：NLPIR大数据助力中文自然语言处理

自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。自然语言处理中的主要任务：1. 词性标注与(中文)分词：词性标注是自然语言处理中最基础的研究领域之一。分词则是中文自然语言处理里的重要任务。当前词性标注任务已经较为成
飞狐_018c·2020-02-02 18:57

NLPIR语义挖掘技术助力建设大数据智能城市

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据量急剧增长，大量的信息给人们带来方便的同时，也带来了诸如：信息过量难以消化，信息真假难以辨识，信息安全难以保证，信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘作为近年来新兴的一门计算机边缘学科，其在国内外引起了越来越多的关注。并且随着数
飞狐_018c·2020-02-02 14:18

NLPIR大数据语义识别增加新功能-KGB知识图谱

当今社会是一个信息化社会的时代，同时又是一个大数据时代。随着互联网、物联网、云计算和人工智能等信息技术和计算机产业的不断发展和进步，使得数据的处理成为一个亟待解决的问题。现在，一种有效获取知识、发现知识和探测知识前沿的新领域与新手段——以知识单元为分析基础的知识图谱和知识可视化方法，正在蓬勃兴起。由于视觉在人类感知外部信息中起绝对主导的作用，图像又是视觉信息的第一要素，知识图谱能够将抽象信息形象地
飞狐_018c·2020-02-02 10:50

NLPIR大数据实现从文本挖掘到智能知识图谱展现

随着信息技术和计算机技术的迅猛发展，人们面临着越来越多的文本、图像、视频以及音频数据，为帮助用户从这些大量数据中分析出其间所蕴涵的有价值的知识，数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生。所谓数据挖掘，就是从大量无序的数据中发现隐含的、有效的、有价值的、可理解的模式，进而发现有用的知识，并得出时间的趋向和关联，为用户提供问题求解层次的决策支持能力。与此同时，文本挖掘作为数据挖掘的主要部分
飞狐_018c·2020-02-02 05:24

NLPIR语义挖掘平台推动行业大数据应用服务

大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。在“大数据”(B
飞狐_018c·2020-02-01 06:14

NLPIR系统构建知识图谱助力智能客服服务

目前，市场上的智能客服机器人已经是一款成熟的SASS产品，90%以上的企业都可以直接接入，数据保存在云端或者机器人公司的数据库，部署非常方便。同时，对于一些大型集团公司或者金融类企业，对数据保密性要求比较高的，也可以实施落地化部署，所有数据均存放在企业本地服务器上。智能客服机器人的应用场景有哪些寒暄闲聊，有趣互动丰富的寒暄语库，贴合业务场景，模拟真人对话亲切自然。意向初筛，精准分流机器人通过消息过
大数据挖掘·2020-01-16 15:41

NLPIR搭建行业知识图谱实现智能客服应用

近几年，随着人工智能技术的深入发展及在各行各业加快落地化部署，客服行业已逐渐成为了人工智能技术众多落地应用中的重点应用场景。不少企业已经采用了智能客服机器人来替代大部分人工客服，并组建了智能化客服系统，由原来的大量人工客服模式转变为智能客服机器人+少量人工客服模式。智能客服机器人能全渠道连接客户，覆盖与客户接触的各类渠道，支持网页、QQ、H5、APP、微信公众号、微博等在线沟通，具备PC端和移动端
大数据挖掘·2020-01-13 15:39

NLPIR系统实现知识图谱技术的企业服务场景应用

知识图谱在行业应用方面实现的突破具体表现在知识表示、知识获取和知识应用三个层面。在知识表示层面，行业应用领域知识图谱的广度、深度和粒度都和传统知识图谱有差别。知识图谱在下面一些典型的企业服务场景可以产生超出预期的效果：供应链优化：企业生产商品的过程中通常要采购各种不同的原材料、辅料和半成品等，如何集中采购，如何找到物美价廉的供应商，如何及时了解供应商的情况，都依赖于以知识图谱技术为基础的非标准和非
大数据挖掘·2020-01-07 17:35

NLPIR技术运用知识图谱技术应用于智能金融

在金融领域，NLP技术的作用主要在于自动从海量的宏观、行业、微观资讯中发现、分析并整合与各类决策相关的信息。知识图谱在金融中有多项应用，首先通过信息检索技术获取相关文本，然后借语义分析技术从非结构化文本中提取结构化的信息，最后将这些信息加以提炼，并且使之关联到未来可能的发展趋势，从而为预测和决策提供有价值的及时信息。智能金融应用是通过知识图谱相关技术从招股书、年报、公司公告、券商研究报告、新闻等半
大数据挖掘·2020-01-03 11:17

NLPIR运用知识图谱技术提供司法裁判依据

人工智能通过建立知识图谱，在司法裁判领域运用范围相当广泛，基本上涵盖法官决策的全过程。今天列举几种知识图谱在司法领域的应用场景。1.庭前抽剥案件筋骨，形成争议焦点依托电子卷宗随案同步生成系统，通过OCR技术，使电子卷宗转变为可复制、结构化、数据化的电子文件，实现案件信息自动回填，方便法官快速定位、检索相应内容及复制引用文字。通过构建法律知识图谱，运用自然语言处理、语义分析等技术自动提取和比对公诉意
大数据挖掘·2019-12-30 12:13

自然语言处理基础知识

有意义的字组合分词：将不同的词分隔开，将句子分解为词和标点符号英文分词：根据空格中文分词：三类算法中文分词难点：歧义识别、未登录词中文分词的好坏：歧义词识别和未登录词的识别准确率分词工具：Jieba，SnowNLP，NlPIR
Jasonhaven·2019-12-22 23:13

hanlp和jieba等六大中文分工具的测试对比

本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由水...琥珀完成的。
左手中的倒影·2019-12-18 00:47

NLP第2课：中文分词利器 jieba 和 HanLP

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所NLPIR、哈工大LTP、清华大学THULAC、斯坦福分词器、Hanlp分词器、jieba分词、IKAnalyzer等。
Element静婷·2019-12-01 12:41

NLP第2课：中文分词利器 jieba 和 HanLP

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所NLPIR、哈工大LTP、清华大学THULAC、斯坦福分词器、Hanlp分词器、jieba分词、IKAnalyzer等。
米饭超人·2019-11-29 02:11

中文分词利器 jieba 和 HanLP

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所NLPIR、哈工大LTP、清华大学THULAC、斯坦福分词器、Hanlp分词器、jieba分词、IKAnalyzer等。
lanlantian123·2019-11-07 15:45

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6J·2019-11-07 14:30

Python鑷劧璇█澶勭悊璧勬枡搴擄紙闀挎湡鏇存柊锛屾杩庤ˉ鍏咃級

楂樻晥銆佺簿鍑嗙殑鑷劧璇█澶勭悊鎶�鏈�傜粡杩囧搱宸ュぇ绀句細璁＄畻涓庝俊鎭绱㈢爺绌朵腑蹇�11骞寸殑鎸佺画鐮斿彂鍜屾帹骞匡紝LTP宸茬粡鎴愪负鍥藉唴澶栨渶鍏峰奖鍝嶅姏鐨勪腑鏂囧鐞嗗熀纭�骞冲彴銆�NLPIR
Python涓枃绀惧尯·2019-11-06 11:26

NLPIR系统的中文语义分析模式介绍

随着计算机的使用范围更加广泛，社会信息化程度提高，计算机的使用频率增加，人们对自然语言理解也提出了更高的要求，而对于自然语言的理解，则基于中文语义分析的研究和分析。自然语言中，语义是指篇章中所有句意的综合，句子的语义又由其组成单位词来确定。所以对中文语义的分析，其最后的落脚点是分析最小的基本单位-词，进而达到分析效果。对词语的解析包括对词义，词之间关系的解析，这些是中文语义分析的基础，也是进行信息
NLPIR大数据·2019-09-26 16:17

python获取NLPIR网站数据

有个自然语言处理的人工智能网站特别有意思，还能快速生成可视化图表，推荐给大家：http://ictclas.nlpir.org/nlpir/如何爬取这个网站隐藏在背后的数据呢？
wx5d72071a58c07·2019-09-09 13:13

未完成·python爬虫第8关nlpir人工智能

【背景信息】有一个非常牛的处理语言的网站nlpir，上面有非常多的处理语言的功能（如分词标注、情感分析、相关词汇）。
我是蓝银草·2019-08-25 15:47

解决Pynlpir分词License过期问题

Pynlpir分词License过期pynlpir.LicenseError:Yourlicenseappearstohaveexpired.Tryrunning"pynlpirupdate".解决方法：①找到NLPIR.user
半斤蜜桃·2019-07-30 12:34

NLP之分词jieba、HanLP、中科院nlpir

目前主流的分词有jieba、哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和FoolNLTK、HanLPjieba分词目前是最主流的python中文分词组件，包括精确模式，在jieba分词中需要加载自定义词库
chenxinvhai89·2019-06-21 15:09

中文分词工具比较 6大中文分词器测试（哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP）

https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/81540433
澜吉未央·2019-06-19 15:05

NLPIR基于深度神经网络的文本情感分析

在情感分析应用软件中灵玖的软件NLPIR大数据搜索与挖掘共享软件做的效果是比较好的软件之一。NLPI
秀猪儿·2019-06-01 11:19

部分常用分词工具使用整理

中文的类库）免费使用4、FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用5、Jiagu（甲骨NLP）免费使用6、pyltp（哈工大语言云）商用需要付费7、THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费8、NLPIR
adnb34g·2019-05-29 09:00

部分常用分词工具使用整理

中文的类库）免费使用4、FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用5、Jiagu（甲骨NLP）免费使用6、pyltp（哈工大语言云）商用需要付费7、THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费8、NLPIR
adnb34g·2019-05-29 09:00

部分常用分词工具使用整理

中文的类库）免费使用4、FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用5、Jiagu（甲骨NLP）免费使用6、pyltp（哈工大语言云）商用需要付费7、THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费8、NLPIR
adnb34g·2019-05-29 09:49

自然语言处理（二）——词性标注与命名实体识别

文章目录一、Jieba二、NLPIR三、nltk四、SnowNLP五、StandFordNLP六、thulac七、StandfordNLP八、结论微信公众号本次依然使用上篇博客（自然语言处理（一）——中英文分词
南木Sir·2019-05-24 21:28

自然语言处理（一）——中英文分词

文章目录一、Jieba分词二、SnowNlp分词三、nltk分词四、thunlp分词五、nlpIR分词六、Stanford分词七、结论附录·分词工具推荐微信公众号中英文分词工具有很多，今天我们来使用Jieba
南木Sir·2019-05-24 20:13

自然语言处理之中英文分词

未经授权不得复制转载statement:Noreprintingwithoutauthorization中文分词工具1、Jieba（重点），三种分词模式与自定义词典功能2、SnowNLP3、THULAC4、NLPIR
Mr_Relu·2019-05-17 20:14

全文模糊搜索

1.对原文进行分词,再通过相应的搜索算法进行查询主要是中文分词，这里推荐1.SCWS，简体中文在线演示地址2.NLPIR,在线演示地址2.数据库方式，通过全文索引进行搜索建立全文索引的表的存储引擎类型必须为
lingying5·2019-05-17 00:00

NLP基础实验③：中文分词-jiaba

中文分词有很多种，常见的比如有中科院计算所NLPIR、哈工大LTP、清华大学THULAC、斯坦福分词器、Hanlp分词器、jieba分词、IKAnalyzer等。
NLP_victor·2019-05-14 21:44

NLPIR（北理工张华平版中文分词系统）的SDK(C++)调用方法

一、本文内容简介二、具体内容1.中文分词的基本概念2.关于NLPIR(北理工张华平版中文分词系统)的基本情况3.具体SDK模块（C++）的组装方式①准备内容：②开始组装三.注意事项一、本文内容简介关于中文分词的基本概念关于
阿宝老师·2019-04-06 16:00

Hanlp中N最短路径分词详细介绍

阅读更多N-最短路径是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法，张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。
adnb34g·2019-03-25 13:00

Jieba、NLTK等中英文分词工具进行分词

实验工具：中文Jieba（重点），尝试三种分词模式与自定义词典功能、SnowNLP、THULAC、NLPIR、StanfordCoreNLP、英文NLTK、SpaCy、StanfordCoreNLP实验环境
ding_programmer·2019-03-20 23:40

hanlp和jieba等六大中文分工具的测试对比

阅读更多本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由水...琥珀完成的。
adnb34g·2019-02-26 13:00

hanlp和jieba等六大中文分工具的测试对比

本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由水...琥珀完成的。
adnb34g·2019-02-25 10:54

hanlp和jieba等六大中文分工具的测试对比

本篇文章测试的哈工大LTP、中科院计算所NLPIR、清华大学THULAC和jieba、FoolNLTK、HanLP这六大中文分词工具是由水...琥珀完成的。
adnb34g·2019-02-25 10:47

中文分词性能对比

免费使用SnowNLP（中文的类库）免费使用FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用Jiagu（甲骨NLP）免费使用pyltp（哈工大语言云）商用需要付费THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费NLPIR
Yener丶·2019-01-02 19:12

常用分词工具使用教程

免费使用SnowNLP（中文的类库）免费使用FoolNLTK（中文处理工具包）免费使用Jiagu（甲骨NLP）免费使用pyltp（哈工大语言云）商用需要付费THULAC（清华中文词法分析工具包）商用需要付费NLPIR
Yener丶·2019-01-02 19:55

命名实体识别(NER)

分词库：NLPIR张华平博士THULA
Mr_John_Liang·2018-12-05 19:32

目前常用的自然语言处理开源项目/开发包大汇总

HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR
adnb34g·2018-11-26 10:00

目前常用的自然语言处理开源项目/开发包大汇总

HanLP（java版本），pyhanlp（python版本），Ansj，THULAC，结巴分词，FNLP，哈工大LTP，中科院ICTCLAS分词，GATE，SnowNLP，东北大学NiuTrans，NLPIR
adnb34g·2018-11-26 10:00

nlpir DeepClassify的注意点java linux版本

nlpir不知道大家用的多不多，其实用起来挺简单的，官网（https://github.com/NLPIR-team/NLPIR）的例子都有，就是要花钱，免费30天用的又不过瘾，还要定期维护。
涂山小楼·2018-11-08 14:16

【自然语言处理】详说中文自动分词

whatis中文分词二、中文分词的用途三、中文分词的特点和难点四、常见的中文分词方法五、中文分词工具1、HanLP中文分词A、python调用hanlp进行中文分词2、BosonNLP3、语言云：4、NLPIR5
贾继康·2018-11-06 17:44

python调用Hanlp做命名实体识别以及词性标注

之前需要做一个中文命名实体识别的api，看完了一些相关论文以后觉得短时间内自己实现不大现实，于是找了一些开源工具，其中哈工大的LTP效果是很好的，但是免费使用限流量，需要给钱才行；NLPIR的pynlpir
lanlantian123·2018-11-02 16:38

JAVA调用NLPIR(中科院汉语分词系统)的使用

使用这种方式会有两种隐患：1.要确定网络情况；2.数据保密性；在此基础上找到了NLPIR分词系统，下面来介绍一下使用方式，这里使用NLPIR的基础上完成二次开发。
风zi·2018-10-12 16:33

中文分词原理及分词工具介绍

blog.csdn.net/flysky1991/article/details/73948971本文首先介绍下中文分词的基本原理，然后介绍下国内比较流行的中文分词工具，如jieba、SnowNLP、THULAC、NLPIR
北冥有小鱼·2018-07-31 11:37

用Spark rdd进行针对性权重的分析

具体思路如下：在spark分析程序中将读取Hbase中企业招聘信息到RDD中，利用RDD的一系列算子实现最终的智能匹配，在对工作名的分析中，调用了nlpir自然
淅淅沥沥nosame·2018-07-07 16:39
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