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应用场景

  • 为数据分析提供基础信息的个性化分类如何为文本数据打上丰富的业务分类标签,是文本大数据分析的重要基础工作,分析师可以在多维数据标签的基础上进行高复杂性的分类与统计,从结果中洞察业务趋势及可能存在的问题。
  • 非结构化数据的分类、提取与重构自然语言非结构化的问题对数据的分类、加工及分析带来了非常大困难,而文本信息抽取可以从自然语言文本中抽取出特定的数据信息,帮助数据应用者将海量内容自动分类、提取和重构。
  • 互联网垃圾信息清洗互联网信息多样且夹杂着违法、违规、广告、灌水等垃圾信息,会给网站的运营带来风险,也会给大数据分析的精准度带来影响。可见,垃圾信息的清洗对网站的运营及数据分析至关重要。
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实现依据业务自由定义的任意维度标签的标引

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