2026 08 3月 大数据 2026/3/8 01:03:54 面对海量非结构化文本数据，如何利用自然语言处理技术精准提取关键信息 2026-03-08 Zhao Bin 9 次阅读 本文介绍了面对海量非结构化文本数据时，如何利用自然语言处理技术精准提取关键信息。详细阐述了分词、词性标注、命名实体识别等基础技术，以及基于规则、机器学习和深度学习的提取方法。结合舆情分析、智能客服、信息检索等应用场景，分析了技术的优缺点和注意事项，帮助开发者更好地应对非结构化文本数据处理的挑战。 NLP 机器学习 深度学习 非结构化文本 关键信息提取
2026 19 2月 大数据 2026/2/19 02:25:53 DM异常检测技术在工业设备故障预警中的创新应用 2026-02-19 Li Hong 7 次阅读 本文详细介绍了 DM 异常检测技术在工业设备故障预警中的创新应用。阐述了该技术的原理，列举了在制造业、能源行业、化工行业等的应用场景，分析了其优缺点和注意事项，并通过 Python 示例进行了演示。DM 异常检测技术能实时准确预警设备故障，但也存在数据要求高、计算资源消耗大等问题。合理应用该技术可保障工业设备稳定运行。 数据挖掘 机器学习 DM异常检测 工业设备故障预警
2026 10 2月 算法与数据结构 2026/2/10 00:25:20 DM自然语言处理中的命名实体识别精度提升实践 2026-02-10 Liu Hong 6 次阅读 本文围绕DM自然语言处理中的命名实体识别精度提升展开，详细介绍了命名实体识别在信息抽取、知识图谱构建、智能客服等方面的应用场景，分析了传统机器学习方法和深度学习方法的优缺点。同时，阐述了提升精度的实践方法，包括数据预处理、特征工程、模型选择与调优等，并给出了具体的Python示例代码。此外，还提到了在实践过程中的注意事项，如数据多样性、过拟合问题等。最后对整个实践过程进行了总结，旨在帮助读者更好地提升命名实体识别的精度。 DM NLP 机器学习 NER 精度提升
2026 09 2月 大数据 2026/2/9 02:07:14 文本挖掘在DM领域的处理流程与情感分析实战 2026-02-09 Yang Liang 6 次阅读 本文详细介绍了文本挖掘在数据挖掘（DM）领域的处理流程，包括数据收集、预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，并结合具体示例进行说明。同时，阐述了情感分析的应用场景和实战示例，分析了技术的优缺点和注意事项。通过本文，读者可以深入了解文本挖掘和情感分析的相关知识，为实际应用提供参考。 大数据 数据挖掘 文本挖掘 情感分析 机器学习