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数据挖掘 / 知识发现的算法
数据挖掘,又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Databases)或知识发现,它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程,它与数据仓库有着密切的联系
所属分类:
其它
发布日期:2009-09-08
文件大小:463872
提供者:
yangzhifeng045
基于本体的专利摘要知识抽取球
采用知识工程的方法,对“新能源汽车”中文专利摘要进行研究分析,提出一个基于本体的中文专利摘要 抽取模型。通过构建相应的本体、收集相关的词表、撰写相应的规则,并利用这些规则对专利摘要进行知识抽取 结果,抽取结果辅助完成专利知识库的自动构建。即就如何组织非结构化信息以及如何自动构建知识库进行尝 试,验证基于本体对专利摘要进行知识抽取的可行性。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-02
文件大小:610304
提供者:
wly_luffy
BI 基础知识测试 答案
BI基础知识测试 bi 含有答案 BI 基 础 知 识 测 试 一、填空题:每空1分,共40分 1、商业智能技术(Business Intelligence),以 、 、 为核心技术,同时融合了 和 技术。 2、数据抽取在技术上主要涉及互连、 、 、 、 、监控以及 等方面。 .....
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-06-18
文件大小:99328
提供者:
piaobo2161978
计算机基础知识考试宝典
计算机基础知识考试宝典,这里面共计700多页,数千道计算机考题,之所以称之为宝典,是因为这就是一个题。许多考试都是在这里抽取题目的,而且还有标准答案。一个朋友考试,我帮他答题,结果发现这里面全有,搜索一下即可。希望能给大家帮助!
所属分类:
其它
发布日期:2011-09-22
文件大小:3145728
提供者:
zhongguoren666
基于源代码静态分析的C_0x泛型概念抽取
使用泛型概念对领域知识进行抽象是泛型程序设计方法的基础. 在新的C+ + 0x 标准中泛型概念将成为 一个新的语言设施, 这将为设计可复用、可扩展的泛型软件提供坚实的基础. 为了更好地利用C+ + 0x 的新特性, 有必要识别C+ + 遗产代码中的泛型概念, 并通过重构得到符合C+ + 0x 标准的代码. 文中提出了一种基于代码静 态分析的泛型概念自动识别方法, 通过对泛型程序中类型参数的使用分析, 从遗产代码中提取有效表达式约束和 关联类型约束, 进而推导出泛型概念. 将该方法应用于C+ +
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-12-09
文件大小:519168
提供者:
houjinch
Gate信息抽取指南
GATE是文本工程通用框架,应用领域相当广泛,包括知识管理和语义网络、数字图书馆和文化遗产、E-science、生物信息技术、人类语言技术、数字图书馆中的文档标注和处理、数字图书馆中的多媒体、E-science与网络、语义网络语知识技术、人类语言技术领域。
所属分类:
其它
发布日期:2011-12-22
文件大小:4194304
提供者:
jinrenhe
当前知识抽取的主要技术方法解析
对 MnM、KIM、Text2Onto、Amilcare、Melita等具有知识抽取功能的系统所应用的技术方法进行解析。提出在当前知识抽取技术中,机器学习和自然语言分析两大思路各自得到较大发展,并且在相互融合、相互借鉴中受益。在基于机器学习的知识抽取方面,出现以自适应信息抽取 (Adaptive IE)、开放信息抽取 (Open IE)为代表的新思路,并且有向自动本体学习 (OntologyLearning)方向发展的趋势;在基于自然语言分析的知识抽取方面,基于模式标注、语义标注的方法得到广泛
所属分类:
数据库
发布日期:2015-07-28
文件大小:673792
提供者:
u014692425
邵老师-知识图谱+-综合
邵老师-知识图谱技术实践-机器学习-深度学习 内容安排 ·知识图谱的基础知识 ·基本概念 ·发展现状 ·困难与挑战 ·知识图谱的生命周期 ·知识抽取 ·知识融合 ·图谱存储 ·图谱查询 ·知识表示 ·知识推理 ·知识图谱的行业应用 ·公安案例 ·金融案例 ·智能问答
所属分类:
讲义
发布日期:2018-03-19
文件大小:59480271
提供者:
bugcheck
刘康:开放域环境下文本事件抽取
刘康教授讲座的PPT,内容丰富,定义的事件抽取,介绍了各种模型
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-07-24
文件大小:6291456
提供者:
liuyukid1
知识图谱课件资料
小象学院知识图谱课件: 知识图谱概览 知识表示和知识建模 知识抽取与挖掘 知识存储 知识融合 知识推理 语义搜索 知识问答 IBM watson lite 行业知识图谱
所属分类:
搜索引擎
发布日期:2018-08-26
文件大小:74448896
提供者:
realhappy1871
知识图谱完整教程
第一讲 知识图谱概览;第二讲 知识表示和知识建模;第三讲 知识抽取与挖掘I
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-11-02
文件大小:85983232
提供者:
likunw1212
知识图谱东南大学(第二部分).rar
该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第二部分。东南大学知识图谱精品课程共分14章,系统地讲解了知识图谱相关的知识,涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础(数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取)、 知识融合、 知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
所属分类:
专业指导
发布日期:2020-02-04
文件大小:195035136
提供者:
weixin_46260737
知识图谱东南大学(第一部分).rar
该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第一部分。东南大学知识图谱精品课程共分14章,系统地讲解了知识图谱相关的知识,涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础(数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取)、 知识融合、 知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
所属分类:
专业指导
发布日期:2020-02-04
文件大小:219152384
提供者:
weixin_46260737
大数据语义分析知识图谱合集.zip
大数据语义分析知识图谱合集,行业知识图谱应用,第三讲 知识抽取与挖掘
所属分类:
互联网
发布日期:2020-07-02
文件大小:88080384
提供者:
chen_xyun
知识图谱学习资料.zip
知识图谱入门级学习资料。从知识抽取、知识表示、语义消歧再到实体对其,构建知识图谱,已经知识图谱的第三方应用。看完这些,你将入门。
所属分类:
互联网
发布日期:2020-08-10
文件大小:74448896
提供者:
zkzbhh
2019-TF21-医渡云-闫峻-基于真实世界数据的医疗知识图谱构建 - 挑战与方法.pdf
转自CCF:https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4565199623440384。 摘要:知识图谱在医疗健康领域的构建和应用近期吸引了越来越多来自学术界及工业界的目光。医疗知识图谱的构建即可以基于指南,书籍,文献等做知识抽取,也可以基于领域专家对知识的编辑。还有重要的一类知识来源是基于真实世界数据的知识挖掘。我们这次报告的重点是基于以临床电子病历为代表的真实世界数据医疗知识图谱构建中的主要问题,挑战极其解决办法。我们将从临床电子病历的数据
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-08-18
文件大小:6291456
提供者:
weixin_42716010
课程+知识图谱全套视频+代码+课件.txt
课程不错内容很全面,适合新手系统学习,视频时长25H左右,包括ppt+代码,比较系统 内含下载地址,没有密码 1.KG概论 2.知识表示与知识建模 3.知识抽取与挖掘 ... 11.行业KG应用
所属分类:
互联网
发布日期:2020-09-14
文件大小:67
提供者:
SHdabai
知识图谱白皮书.pdf
知识图谱白皮书 涉及知识图谱相关技术 知识抽取 知识表示 知识建模 知识融合 知识映射
所属分类:
机器学习
发布日期:2021-03-14
文件大小:14680064
提供者:
Bulldozer_GD
HarvestText:文本挖掘和预处理工具(文本清洗,新词发现,情感分析,实体识别链接,关键字检索,知识抽取,句法分析等),无监督或弱监督方法-源码
HarvestText 播种很少的数据种子,从文本字段中收获很多。 播撒几多种子词,收获万千领域实 在状语从句:上同步。如果在Github的上浏览/速度下载慢的话教育可以转到上操作。 用途 HarvestText是一个专注无(弱)监督方法,能够整合领域知识(如类型,别名)对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务,在小说上分析,网络文本,专业文献等领域都有潜在的应用价值。 使用案例: (实体分词,文本摘要,关系网络等) (实体分词,情感分析,新词发现
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-03
文件大小:2097152
提供者:
weixin_42120541
知识图谱全套PPT课件.rar
知识图谱(Knowledge Graph, KG)(王昊奋老师-课程学习笔记) 知识图谱ppt-王昊奋老师 └── 知识图谱 ├── 0 从人工智能到开放知识图谱.pdf ├── 1 第一讲 知识图谱概览.pdf ├── 10 第十课:IBM watson Lite.pdf ├── 10 第十课:语义搜索+知识问答Demo.pdf ├── 11 第十一课:行业知识图谱应用.pdf ├── 2 第二讲 知识表示和知识建模.pdf ├── 3 第三讲 知识抽取与挖掘I.pdf ├── 4 第四讲 知
所属分类:
深度学习
发布日期:2021-01-25
文件大小:83886080
提供者:
jcl_2
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