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面向大数据的知识语义建模技术研究综述 被引量:1

Research of knowledge semantic modeling technology for big data: an overview
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摘要 随着互联网的快速发展,数据量呈现爆发式增长,对海量的互联网数据进行有效分析并且快速精准地挖掘有用知识是人们的迫切需求。大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的研究能够有效进行大数据分析和抽取有用的知识,吸引了大量的研究者的目光。对近年来的大数据分析技术、信息抽取技术以及网络表示学习的工作进行了介绍和总结。 With the rapid development of the Internet,the amount of data is showing an explosive growth. It is an urgent need for people to analyze massive amounts of Internet data effectively and dig useful knowledge quickly and accurately. For the effectiveness to analyze big data and extract useful knowledge,technologies of big data analysis,information extraction and network representation learning have attracted the attention of a large number of researchers. This paper will introduce and summarize big data analysis technologies,information extraction technologies and network representation learning in recent years.
作者 柴瑜晗 刘妍 司亚琪 仇晶 Chai Yuhan;Liu Yan;Si Yaqi;Qiu Jing(School of Information Science and Engineering, Hebei University of Science and Technology, Shijiazhuang 050018, China;Cyberspace Institute of Advanced Technology, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China)
出处 《信息技术与网络安全》 2018年第4期11-17,共7页 Information Technology and Network Security
基金 联合基金项目(U163620048) 国家自然科学基金(61572153 61572492 61672020)
关键词 大数据 命名实体识别 关系抽取 网络表示学习 big data named entity recognition relation extraction network representation learning
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