基于自然语言的油田勘探大数据检索系统

近年来,人工智能和大数据处理技术在多个领域取得了良好效果,在油田勘探开发领域,各油田单位也进行了大量的探索,期望能够通过人工智能算法和大数据处理技术帮助科研人员解决工作中遇到的难题。通过分析自然语言处理的工作原理,结合油田勘探科研生产的实际需求,使用StanfordNLP机器学习工具训练了勘探大数据检索语言模型,开发了勘探大数据检索系统。对自然语言处理的相关概念进行了描述,介绍了分词样本和词性样本的训练过程,讲解了通过模型实现勘探大数据检索的算法实现过程,对勘探大数据检索系统的实际应用效果进行了展示。最后对人工智能在勘探开发领域的应用进行了讨论和展望,为人工智能在该领域的进一步应用打下基础。

斯坦福大学发布自然语言处理工具包StanfordNLP,支持中文等53种语言

近日,斯坦福大学发布了一款用于自然语言处理的Python官方库,该库可以适用于多种语言,访问地址:https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/。StanfordNLP是一个软件包组合,包括斯坦福团队在CoNLL2018的通用依存解析(Universal Dependency Parsing)共享任务上使用的软件包,以及斯坦福CoreNLP软件的官方Python接口。