数据挖掘(或知识发现)就是从大量的数据中抽 取以前未知并具有潜在可用的模式。然而数据挖掘领域还缺之独立性,数据挖掘是人工智能(AI)技术与数据库技术的结合。它的核心概念是AI领域中的机器学习。数据挖掘系统所采用的主要算法是 AI中知识发现技术的应用。 目前数据挖掘研究和开发表明数据挖掘需 要覆盖各种各样不同的应用任务,从数据的预处理到关联规则、聚类分析、数据分类、偏差检查、序列模式等等特定的模
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2023-09-25 08:22:28
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文章目录1. RNN 简介2. RNN 详解2.1 RNN 的种类2.2 RNN 的结构2.3 RNN 的局限3. RNN 的 PyTorch 实现 1. RNN 简介 循环神经网络 (Recurrent Neural Network, RNN) 是一种特殊的神经网路，擅长处理时序数据。在传统网络模型中，网络层间是全连接的，网络层内部的节点是无连接的，这种结构导致网络根本无法处理时间序列数据。
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2023-08-29 20:59:29
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互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。 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
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2023-08-21 10:07:02
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# NLP与大数据
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。随着大数据时代的到来，NLP与大数据的结合成为了一种强大的组合，推动了语言处理任务的发展和创新。
## NLP在大数据时代的应用
随着互联网的快速发展，大量的文本数据被产生和存储。这些数据可以是社交媒体上的评论、新闻文
原创
2023-07-17 08:00:38
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# 大数据与NLP：一场语言的旅行
在信息爆炸的时代，大数据无处不在，如何从这些数据中提取有价值的信息成为研究热点。自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，致力于让计算机理解人类语言。在这篇文章中，我们将探讨NLP在大数据环境中的应用，并通过代码示例来帮助大家更好地理解。
## 大数据与NLP的关系
大数据技术可以处理海量数据，而NLP则提供了一种分析和理解这些数据的方式。二者结合，不
1． 概念、分类数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。系统内部对所有的原始数据通过一系列处理转换之后，存储到数据仓库的基础库中；然后，通过业务需要进行一系列的数据转换到相应的数据集市，供其他上层数据应用组件进行专题分析或者展示。根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础
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2023-11-17 22:12:00
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何谓离线？在阿里搜索工程体系中我们把搜索引擎、在线算分、SearchPlanner等ms级响应用户请求的服务称之为“在线”服务；与之相对应的，将各种来源数据转换处理后送入搜索引擎等“在线”服务的系统统称为“离线”系统。商品搜索的业务特性（海量数据、复杂业务）决定了离线系统从诞生伊始就是一个大数据系统，它有以下一些特点：（1）任务模型上区分全量和增量（2）需要支持多样化的输入和输出数据源，包括：My
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2024-02-19 16:59:53
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学习目标：掌握条件表达式掌握各种循环理解流间变量绑定掌握yield语句的使用掌握异常处理语句了解match语句的使用理解变量作用域 Scala提供的控制结构并不算多，因为在函数式编程中，可以自己开发出各种功能的控制结构，所以Scala提供的原生控制结构仅仅够用为止。学习内容：一、条件表达式
（一）语法格式 if (条件) 值1 else 值2 （二）执行情况条件为真，
我们在前面的文章中给大家介绍了数据查询分析计算系统，数据查询分析计算系统是一个比较常见的系统，其实除了这一个数据查询分析计算系统还有很多系。我们在这篇文章中给大家介绍一下批处理系统和迭代计算系统，希望这篇文章能够给大家带来帮助。我们首先说说批处理系统。批处理系统中的MapReduce是被广泛使用的批处理计算模式。MapReduce对具有简单数据关系、易于划分的大数据采用“分而治
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2023-09-22 19:32:26
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# 大数据与自然语言处理（NLP）
### 引言
在数字化时代，每天都有海量的数据生成。这些数据不仅包括结构化数据（如数据库中的表格），还有非结构化数据，如文本、图像、视频等。在众多非结构化数据中，文本数据占据了重要的部分。这就是自然语言处理（NLP）展现其重要性的地方，它通过分析和理解人类语言，使得机器能够处理大量文本数据。本文将从大数据与NLP的结合入手，探讨如何利用大数据技术来提升NLP
NLP大数据页面的优化是当前业务发展的关键，直接影响到数据处理效率和用户体验。在分析和解决过程中，我深入剖析了问题并制定了切实可行的解决方案。
在最近的项目中，我们的NLP大数据页面因数据量激增而导致处理延迟，严重影响了用户的实时反馈。对业务的影响可用以下公式体现：
\[
T = n \cdot (c + I)
\]
其中，\(T\) 是总处理时间，\(n\) 是数据条目数量，\(c\) 是
# 大数据与自然语言处理（NLP）的结合
在信息爆炸的时代，大数据已成为驱动各行各业的重要资产。与此同时，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于让计算机理解、解释和生成人类的语言。本文将探讨大数据与NLP的关系，并通过代码示例来展示如何应用这些技术。
## 什么是大数据？
大数据是指数据体量巨大、数据类型复杂且更新速度快的数据集合。它的特点主要可以归纳为：
- **体量大*
原创
2024-09-29 04:03:42
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在一个技术已经达到其使用巅峰并完全压倒我们生活的时代，交换的数据量是巨大的。传统的计算工具无法处理的大量数据集每天都在被收集。我们将这些大量数据称为大数据。如今，企业严重依赖大数据来更好地了解客户。从这些原始大数据中提取有意义的见解的过程被视为大数据分析。由于传统的计算技术无法处理这些大数据，因此正在利用各种工具。用于大数据分析的工具在最近的过去得到了越来越多的使用。大数据分析
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2023-10-09 12:24:40
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1.3 什么是大数据分析1.大数据分析的定义数据分析指的是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可以分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。描述分析是探索历史数据并描述发生了什么，这一层次包括发现数据规律的聚类、相关规则挖掘、模式发现和描述数据规律的可视化分析。预测分析用于预测未来的概率和趋势，例如基于逻辑回归的预
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2023-08-28 14:42:15
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目录一、项目概述1、概述二、字段解释分析1、数据字段2、应用大类3、应用小类三、项目架构四、数据收集清洗1、数据收集2、数据清洗五、Sqoop使用1、简介2、Sqoop安装步骤3、Sqoop的基本命令六、数据导出七、数据可视化1、概述2、步骤八、扩展1、各个网站的表现能力2、小区HTTP上网能力3、小区上网喜好4、查询语句一、项目概述1、概述 ①、当用户通过网络设备(手机、平板电脑、笔记
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2024-01-13 23:34:54
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1赛题背景近些年来，资本市场违约事件频发，财务造假、董事长被抓、股权质押爆仓、城投非标违约等负面事件屡屡出现。而在大数据和人工智能技术加持下，各种新兴的金融风险控制手段也正在高速发展，其中通过采集互联网上的企业舆情信息来挖掘潜在风险事件是一种较为有效的方式。但这些风险信息散落在互联网上的海量资讯中，若能从中及时识别出涉及企业的风险事件，并挖掘出潜在的风险特征，将使得银行、证券等金融机构在风险监控领
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2023-08-28 18:40:13
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NLP项目主要流程1.分词(Word Segmentation)1.1 分词依靠词库常用开源分词工具：jieba, SnowNLP, LTP, HanNLP 1.2 分词算法：1.2.1 基于匹配规则的匹配：最大匹配（forward max-matching/background max-matching/双向最大匹配）：最大匹配算法 缺点： 1.陷入局部最优 ; 2.未考虑语义，可产生歧义，可在
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2023-10-31 18:03:28
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随着人工智能技术的快速发展，越来越多企业引入自然语言理解（NLP）技术提高日常工作效率，本文重点介绍NLP技术在企业舆情及风控场景上的应用。企业尽调工作包含商务模式调查、行业发展前景调查、管理体系及运营情况调查、公司影响力调查、核心技术、产品与市场、风险分析调查以及法律、财务调查等。此类调查分析工作负荷大，文本信息量繁多，以传统人工密集方式进行相当耗时费力。通过NLP文本理解技术赋能尽调风控，使用
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2023-09-16 10:02:00
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主要是指大规模地利用大数据的相关信息技术与审计思路相辅相成的审计模式，主要特点可归纳为如“剑”、如“链”、如“网”。其构建路径可分为三个步骤：第一步是利用基础支撑技术对结构化数据进行归集整理，然后分别作用于总体分析技术和疑点分析技术。第二步是通过基础支撑技术进行审计数据在线监测，可以利用SAS Base等工具对实时数据进行归集整理，数据将用于构建审计大数据管理系统，同时也作用于审计及时预警和趋势分
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2023-10-28 11:11:28
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随着大数据时代的到来，对海量数据进行数据分析，并依据分析结果进行精细化运营成为各大企业的重要课题。但大数据行业门槛高，自建平台成本高、难度大、效率低，因此企业越来越需要专业的大数据分析工具。针对市场需求，数数科技基于Hadoop、Presto、Kudu、Kafka等底层大数据组件，研发了一套企业级的海量数据即席分析系统——Thinking Analytics，简称“TA系统”。TA系统颠覆了传统的
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2023-07-11 21:22:27
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