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数据科学技术:文本分析和知识图谱
更新时间:2024-12-24 10:59:50
最新章节:11.5 习 题开会员,本书免费读 >
数据科学的关键技术包括数据存储计算、数据治理、结构化数据分析、语音分析、视觉分析、文本分析和知识图谱等方面。本书的重点是详细介绍文本分析和知识图谱方面的技术。文本分析技术主要包括文本预训练模型、多语种文本分析、文本情感分析、文本机器翻译、文本智能纠错、NL2SQL问答以及ChatGPT大语言模型等。知识图谱技术主要包括知识图谱构建和知识图谱问答等。本书将理论介绍和实践相结合,详细阐述各个技术主题的实现路线,并对应用于业界算法大赛中的技术方案和技巧进行源代码解读,帮助读者深入理解技术原理。最后,本书还介绍了文本分析和知识图谱技术在政务、公共安全、应急等多个行业中的智能应用实践案例。《数据科学技术:文本分析和知识图谱》适合具备Python和机器学习技术基础的高等院校学生、文本分析(或者自然语言处理)以及知识图谱领域的算法工程师和研究机构的研究者阅读,也适合数据科学和人工智能领域的研究者作为参考书。
品牌:清华大学
上架时间:2024-01-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
数据科学技术:文本分析和知识图谱最新章节
查看全部- 11.5 习 题
- 11.4 本章小结
- 11.3 智能应急实践案例
- 11.2 公共安全实践案例
- 11.1 智慧政务实践案例
- 第11章 行业实践案例
- 10.8 本章参考文献
- 10.7 习 题
- 10.6 本章小结
- 10.5 开源大模型
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