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自动语义分析获取数据

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高度自动化学分析企业数据、4 语义发动机带来由于非结构化的多样性数据 。此时，需要使用-4分析软件提取数据model语义，并且数据可以通过易于操作的可视化工具处理成/ ， 1.可视化分析是否正确数据 -3/专家或普通用户数据可视化是数据-3 。

1、NLP第16课:动手实战中文句法依存 分析 syntax 分析是自然语言处理(NLP)中的关键技术之一，其基本任务是确定一个句子的句法结构或句子中词与词之间的依存关系 。主要包括两个方面:一是确定语言的语法体系 ， 即形式化地定义语言中合法句子的语法结构；另一方面是syntax 分析 technology ， 即根据给定的语法体系，自动推导出句子的句法结构，分析推导出句子所包含的句法单位以及这些句法单位之间的关系 。

语法分析需要遵循一定的语法体系，语法树的表达形式是根据这个体系的语法来确定的 。我们来看下面这个句子:用可视化工具StanfordParser来看syntax 分析的全过程:短语结构树由三部分组成:终结节点、非终结点和短语标记 。分句的语法规则形成一个短语为几个端点，作为非端点参与下一个规范，直到结束 。如下图所示:DependencyParsing (DP)通过分析 language unit中组件之间的依赖关系揭示其句法结构 。

2、专利深一度|自然语言处理专利 分析自然语言处理(NLP)是指计算机对自然语言的形、音、义等信息的处理，即单词、句子、篇章的输入、输出、识别、分析、理解和生成 。实现人机之间的信息交换是人工智能、计算机科学和语言学共同关注的重要问题 。近年来，科技巨头和创业公司相继投入资源和成本进行商业化探索 。但是自然语言处理除了语音和机器翻译，在很多方面都没有很大的进展 。

虽然自然语言处理已经成为人工智能的热门子行业，但该技术本身仍有足够的成长空间，仍处于早期阶段 。基于此，国家知识产权局专利分析普及项目人工智能关键技术研究组从专项技术和通用技术出发，围绕专利技术发展路线和重要申请人，对自然语言处理行业进行了深入分析，供行业参考 。
【自动语义分析获取数据】
3、地理信息 语义 分析与关系构建

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