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自然语言数据分析

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二、大数据分析工具Smartbi集成传统bi、自助BI、智能BI，满足BI定义各阶段需求；提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能；提供复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求；满足数据角色、分析角色、管理角色等所有用户的需求 。

1、什么是 自然语言处理技术,它的应用和挑战是什么? 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言技术 。自然语言处理技术应用广泛，可用于机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析、问答系统、智能客服、智能写作等诸多领域 。自然语言处理技术应用广泛，但也存在一些挑战，包括以下几个方面:多义性:自然语言在表达意义时经常出现歧义和多义现象，这使得计算机很难准确理解和分析语言表达的意义 。

数据稀缺性:自然语言处理技术需要大量的数据进行训练，但是对于一些语言、领域或者任务，缺乏大规模的标注数据，限制了技术的应用 。处理效率:处理自然语言需要复杂的计算和推理 ， 消耗大量的计算资源，处理效率仍然存在瓶颈 。以上是自然语言处理技术的一些应用和挑战 。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，自然语言处理技术有望在更广泛的领域发挥作用 。

2、 自然语言处理中的N-Gram模型详解NGram(有时称为n元模型)是自然语言 processing中一个非常重要的概念 。通常在NLP中 ， 人们可以基于一定的语料库，使用NGram来预测或评估一个句子是否合理 。另一方面，NGram的另一个功能是评估两个字符串之间的差异 。这是模糊匹配中常用的方法 。本文从现在开始，再向读者展示NGram在自然语言 processing中的各种强大应用 。

【自然语言数据分析】本博客主要关注数字图像处理，算法设计与分析 ， 数据结构，机器学习 ， 数据挖掘，统计分析方法 ， 自然语言处理 。当基于NGram模型定义的字符串距离为自然语言时 ， 最常见也是最基本的操作就是“模式匹配”，或者说“字符串搜索” 。模式匹配(字符串搜索)可以分为精确匹配和模糊匹配 。

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