大数据产业发展创新技术新书《数据之翼》收录自然语言处理工具HanLP

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介:

在12月20日由中国电子信息产业发展研究院主办的2018中国软件大会上,大快搜索获评“2018中国大数据基础软件领域领军企业”,并成功入选中国数字化转型TOP100服务商。
_1

图:大快搜索获评“2018中国大数据基础软件领域领军企业”
在本届2018中国软件大会上,不仅宣传并成立了数字转型促进会,还发布了由中国大数据产业生态联盟副秘书长、《软件和集成电路》杂志社总编辑郭嘉凯编辑的新书——《数据之翼-引领中国大数据产业发展的创新技术》。在本书的第一章节收录介绍了大快搜索自主研发的Hanlp技术。
_2

图:数据之翼-引领中国大数据产业发展的创新技术
Hanlp是由大快搜索高级研究员何晗主导开发的完全开源的项目,具有精度高、速度快、内存省的特点。
2014年,还在攻读日语本科的何晗(大快搜索高级研究员)一定没想到,机缘巧合研发的一款中文分词器,在随后几年中几经迭代,并在商用市场大放异彩。
而看似是“无心插柳柳成荫”的事情,却凝聚着何晗对Hanlp工匠式的锤炼。
Hanlp是由一系列模型与算法组成的工具包,目标是普及自然语言处理(NLP)在生产环境中的应用。Hanlp具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点:能够提供词法分析(中文分词、词性标注、命名实体识别)、句法分析、文本分类和情感分析等功能。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
8天前
|
数据采集 监控 数据管理
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第26天】随着信息技术的发展,数据成为企业核心资源。本文探讨大数据平台的搭建与数据质量管理,包括选择合适架构、数据处理与分析能力、数据质量标准与监控机制、数据清洗与校验及元数据管理,为企业数据治理提供参考。
42 1
|
17天前
|
存储 分布式计算 数据可视化
大数据常用技术与工具
【10月更文挑战第16天】
66 4
|
3天前
|
存储 大数据 定位技术
大数据 数据索引技术
【10月更文挑战第26天】
11 3
|
3天前
|
存储 大数据 OLAP
大数据数据分区技术
【10月更文挑战第26天】
15 2
|
6天前
|
消息中间件 分布式计算 大数据
数据为王:大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代,大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用,包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术,企业能够从海量数据中提取有价值的信息,预测市场趋势,优化业务流程,从而在竞争中占据优势。
30 1
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度探索人工智能中的自然语言处理技术#### 一、
【10月更文挑战第28天】 本文旨在深入剖析人工智能领域中的自然语言处理(NLP)技术,探讨其发展历程、核心算法、应用现状及未来趋势。通过详尽的技术解读与实例分析,揭示NLP在智能交互、信息检索、内容理解等方面的变革性作用,为读者提供一幅NLP技术的全景图。 #### 二、
14 1
|
7天前
|
数据采集 分布式计算 大数据
数据治理之道:大数据平台的搭建与数据质量管理
【10月更文挑战第27天】在数字化时代,数据治理对于确保数据资产的保值增值至关重要。本文探讨了大数据平台的搭建和数据质量管理的重要性及实践方法。大数据平台应包括数据存储、处理、分析和展示等功能,常用工具如Hadoop、Apache Spark和Flink。数据质量管理则涉及数据的准确性、一致性和完整性,通过建立数据质量评估和监控体系,确保数据分析结果的可靠性。企业应设立数据治理委员会,投资相关工具和技术,提升数据治理的效率和效果。
34 2
|
8天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
41 2
|
10天前
|
存储 安全 大数据
大数据隐私保护:用户数据的安全之道
【10月更文挑战第31天】在大数据时代,数据的价值日益凸显,但用户隐私保护问题也愈发严峻。本文探讨了大数据隐私保护的重要性、面临的挑战及有效解决方案,旨在为企业和社会提供用户数据安全的指导。通过加强透明度、采用加密技术、实施数据最小化原则、加强访问控制、采用隐私保护技术和提升用户意识,共同推动大数据隐私保护的发展。
|
8天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
34 1

热门文章

最新文章