大数据、人工智能技术发展已上升为国家战略，相关技术将成为推动行业增长的下一个引擎!国家文号召人工智能人才培养的重要意义与重大战略，人工智能人才培养作为技术发展的基础之一，如何在新的时代号召下寻求更大的发展与变革是当务之急! NLPIR大数据语义智能教学科研平台是大数据语义智能分析专业的教学科研综合平台。平台以自然语言理解为核心，结合北理工团队多年的科学研究与一线教学经验，以科学严谨的方式，致
NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。
随着文本信息的急剧增长，如何从这些海量的非结构化或半结构化的文本信息(如文档、客户电子邮件、问题咨询、网页等)中发现有效、新颖、潜在的有作用的、可理解的知识模式，成为人们急待解救的问题。这也正是文本挖掘所要
随着网络时代的到来和普及，现在大量的信息扎堆，在给人们代理快捷方便的同时也给我们带来一个难题，就是大量的数据如何消化以及真假的辨别，其次是这些信息的安全性如何保证，再就是他们的统一处理方式方法。这时一个新的名词出现了——数据挖掘技术。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。由于商业领域采用计
句法分析句法分析的主要任务是识别出句子所包含的句法成分以及这些成分之间的关系，通常会以句法树来表示句法分析的结果。概述：句法分析决定着自然语义处理进度，主要面临以下两个问题：歧义和搜索空间。自然语言区别于人工语言的一个重要特点就是它存在着大量的歧义现象。人们可以依靠大量的先验知识有效的消除掉歧义，而在机器学习中，机器在表示和获取方面存在严重的不足，所以很难像人一样进行语句的歧义消除。句法分析是一个
# 实现NLPIR大数据语义智能分析平台license下载教程
## 流程概述
为了实现NLPIR大数据语义智能分析平台license的下载，你需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 下载NLPIR大数据语义智能分析平台 |
| 2 | 注册账号并登录 |
| 3 | 生成license |
| 4 | 下载license文件 |
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语言模型在统计自然语言处理中，语言模型指的是计算一个句子的概率模型。传统的语言模型中词的表示是原始的、面向字符串的。两个语义相似的词的字符串可能完全不同，比如“番茄”和“西红柿”。这给所有NLP任务都带来了挑战——字符串本身无法储存语义信息。该挑战突出表现在模型的平滑问题上：标注语料是有限的，而语言整体是无限的，传统模型无法借力未标注的海量语料，只能靠人工设计平滑算法，而这些算法往往效果甚微。神经
NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
高校师生进行论文写作时，经常对研究对象进行文本分析，需要提取其中有价值的信息，进一步进行词频统计、关键词统计、文本聚类、文本分类、情感分析等操作，目前市面上没有完整的处理工具，而N
NLP复习资料-第十章1语义理论简介2格语法4语义网络5词义消歧5语义角色标注6词向量表示7篇章分析 国科大，宗老师《自然语言处理》课程复习笔记，个人整理，仅供参考。 语义分析：P3解释句子或篇章的含义，主要困难（歧义现象，不同人的理解不同，模型方法不成熟）1语义理论简介就是说不同的学者对于词的含义有不同的理解（至少记住两个吧） 1.词的指称（词与现实世界事物对应，复杂问题无法定义） 2.心理
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2023-08-08 12:40:02
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近年来，随着Internet 的迅猛发展以及人们利用信息技术生产和搜集数据能力的大幅度提高，大规模的网络文本库不断涌现。为了便于在海量文本库中搜寻、过滤、管理这些文本，基于人工智能技术的文本挖掘方法成为人们研究的焦点。 大数据文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据，而且还要处理其中复杂的语义关系，因此，现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题，一条途径是发展全新的数据挖
Internet是全球信息共享的基础设施，是一种开放和面向 所有用户的技术。它一方面要保证信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的传播。网络内容分析是一种管理信 息传播的重要手段。它是网络信息安全核心理论与关键技术 研究网络内容分析所涉及的新理论、新体系结构、新方法和新技术。 内容过滤技术一般包括名单过滤技术、关键词过滤技术、图像过滤技术、模板过滤技术和智能过滤技术等。目前，内容过滤技
自2012年以来，大数据一词被越来越多地提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。在今时今日，已经可以说我们进入了大数据时代了。那么在大数据时代的各
随着计算机技术、网络技术、通讯技术、Internet技术的迅速发展和电子商务、办公自动化、管理信息系统、Internet 的普及等，企业业务操作流程日益自动化，企业经营过程中产生了大量的数据，这些数据和由此产生的信息是企业的宝贵财富，它如实地记录着企业经营的本质状况。但是面对如此大量的数据，传统的数据分析方法，如数据检索、统计分析等只能获得数据的表层信息，不能获得其内在的、深层次的信息，管理者
进入21世纪，面对网络时代信息的爆炸式增长，中文信息处理作为一项基础性、普适特性的信息技术，面临着挑战和再次发展的机遇，在互联网时代则显示出其优势。它的开发利用关系到我国今后信息产业乃至社会经济的发展和安全，具有巨大的经济价值和社会价值。 中文信息处理是中文(包括汉语和少数民族语言)语言学和信息技术的融合，它是一门用计算机对汉语(包括口语和书面语)进行转换、传输、存贮、分析等加工的科学。中文
近年来，自然语言处理一直在快速发展。随着词表和语料库等研究材料逐渐丰富，词语切分、词性标注、句法分析等技术的进步，自然语言研究不断推出新模型，这些研究的进展也扩展了自然语言的应用领域和场景。同时，随着互联网和社会经济的关系逐渐紧密，企业发展也带来了自然语言处理的市场需求。我国的自然语言处理研究是从上世纪80年代开始的，目前为止，在语料库、知识库等数据资源建设，词语切分、句法分析等基础技术，以及信息
课程要求的一部分，目前找了一些并跑通代码进行相关测试，不完整待续。自然语言基础工具调研词典(https://github.com/fighting41love/funNLP)分词工具
NLPIR()NLPIR汉语分词系统(又名ICTCLAS2013),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张
一、 简介语义解析是近几年发展起来的一个NLP的分支，主要目的是将自然语言的文本描述，自动转成机器语言（SQL）语句。也称Text-to-SQL， nl2SQL等。随着知识图谱的发展，也逐渐孵化出很多nl2Cypher算法。NL2SQL的历史悠久，早在1973年，Woods等人就开发了一个名为LUNAR的系统，可以回答关于从月球带回的岩石样本的问题。到了1978年，Hendri
随着计算机技术的发展，信息数据越来越多，如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。由此产生了数据挖掘技术，它是一门新兴的交叉学科，汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能等各领域的研究成果。聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域。它在图像处理、入侵检测和生物信息学等方面有着极为重要的应用。数据挖掘是从大量数据中提取出可信、 数据无处不在，且大数据能够超越
NLP的核心问题，就是学习不同语境下的语义表示，所谓的语义表示呢，就是以量化的方式来表示一个单词，即我们今天要说的——词向量。词向量作为一种预训练模型在NLP领域应用非常广泛，词向量可以看作是用来表达词的语义。在这个领域，一个重要的挑战为一个单词在不同的上下文里有可能表示不一样的语义，该如何解决这个问题呢？那就是加入了上下文信息来区分同一词的多个的意义。而词向量又是如何发展为能进行一词多义的语义消
近年来，随着Internet 的迅猛发展以及人们利用信息技术生产和搜集数据能力的大幅度提高，大规模的网络文本库不断涌现。为了便于在海量文本库中搜寻、过滤、管理这些文本，基于人工智能技术的文本自动分类方法成为人们研究的焦点。 数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域,文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意,文本挖掘便日益重要起来,可见文本挖掘技术是从信息抽
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
