『壹』 數據挖掘，機器學習，自然語言處理這三者是什麼關系
數據挖掘是基礎，機器學習是過程，自然語言處理是實現手段。
這三者都屬於認知智能的細分技術，之間存在交集。
通過認知智能公司小i機器人的產品邏輯就能夠理解這三者的關系。數據是原料，機器學習是訓練機器人的過程，就是通過數據挖掘，將數據進行結構化整理，形成知識圖譜，從而變成機器進行自然語言處理和理解的來源。
『貳』 數據挖掘、機器學習、自然語言處理這三者是什麼關系
數據挖掘（英語：Datamining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。x0dx0a機器學習(MachineLearning,ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。x0dx0a它是人工智慧的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。x0dx0a自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。x0dx0a自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。x0dx0a他們之間的關系如下：x0dx0a機器學習比較偏底層，也比較偏理論，機器學習本身不夠炫酷，結合了具體的自然語言處理以及數據挖掘的問題才能炫酷。x0dx0a機器學習好像內力一樣，是一個武者的基礎，而自然語言和數據挖掘的東西都是招式。如果你內功足夠深厚，招式對你來說都是小意思。但機器學習同時也要求很高的數學基礎。x0dx0a這三項並不是獨立的選項，機器學習需要數據挖掘和自然語處理的支撐，自然語處理需要數據挖掘的支撐，數據挖掘需要大數據的支撐。最終所有的根源都要落實在大數據上，而這一切的頂點就是人工智慧。
『叄』 什麼資料庫是全文資料庫具有較高的數據
全文資料庫即收錄有原始文獻全文的資料庫。全文資料庫以期刊論文、會議論文、政府出版物如政令文件等、研究報告、法律條文和案例、商業信息等為主。全文資料庫免去了文獻標引著錄等加工環節，減少了數據組織中的人為因素，因此數據更新速度快，檢索結果查准率更高；同時由於直接提供全文，省去了找到原文的麻煩，因此深受用戶喜愛。
全文資料庫具有強大的檢索功能，表現在它能提供豐富的檢索點，允許用戶從信息載體的人名、地名、年代、關鍵詞等多個角度進行單項檢索或多項組配檢索，甚至可對文本中任意欄位進行檢索。
『肆』 什麼是資料庫
資料庫（Database）是按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫，它產生於距今五十年前，隨著信息技術和市場的發展，特別是二十世紀九十年代以後，數據管理不再僅僅是存儲和管理數據，而轉變成用戶所需要的各種數據管理的方式。資料庫有很多種類型，從最簡單的存儲有各種數據的表格到能夠進行海量數據存儲的大型資料庫系統都在各個方面得到了廣泛的應用。
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『伍』 自然語言處理的詳細介紹
語言是人類區別其他動物的本質特性。在所有生物中，只有人類才具有語言能力。人類的多種智能都與語言有著密切的關系。人類的邏輯思維以語言為形式，人類的絕大部分知識也是以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工智慧的一個重要，甚至核心部分。
用自然語言與計算機進行通信，這是人們長期以來所追求的。因為它既有明顯的實際意義，同時也有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言來使用計算機，而無需再花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的各種計算機語言；人們也可通過它進一步了解人類的語言能力和智能的機制。
實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。前者稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分。歷史上對自然語言理解研究得較多，而對自然語言生成研究得較少。但這種狀況已有所改變。
無論實現自然語言理解，還是自然語言生成，都遠不如人們原來想像的那麼簡單，而是十分困難的。從現有的理論和技術現狀看，通用的、高質量的自然語言處理系統，仍然是較長期的努力目標，但是針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用系統已經出現，有些已商品化，甚至開始產業化。典型的例子有：多語種資料庫和專家系統的自然語言介面、各種機器翻譯系統、全文信息檢索系統、自動文摘系統等。
自然語言處理，即實現人機間自然語言通信，或實現自然語言理解和自然語言生成是十分困難的。造成困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多義性（ambiguity）。
一個中文文本從形式上看是由漢字（包括標點符號等）組成的一個字元串。由字可組成詞，由詞可組成片語，由片語可組成句子，進而由一些句子組成段、節、章、篇。無論在上述的各種層次：字（符）、詞、片語、句子、段，……還是在下一層次向上一層次轉變中都存在著歧義和多義現象，即形式上一樣的一段字元串，在不同的場景或不同的語境下，可以理解成不同的詞串、片語串等，並有不同的意義。一般情況下，它們中的大多數都是可以根據相應的語境和場景的規定而得到解決的。也就是說，從總體上說，並不存在歧義。這也就是我們平時並不感到自然語言歧義，和能用自然語言進行正確交流的原因。但是一方面，我們也看到，為了消解歧義，是需要極其大量的知識和進行推理的。如何將這些知識較完整地加以收集和整理出來；又如何找到合適的形式，將它們存入計算機系統中去；以及如何有效地利用它們來消除歧義，都是工作量極大且十分困難的工作。這不是少數人短時期內可以完成的，還有待長期的、系統的工作。
以上說的是，一個中文文本或一個漢字（含標點符號等）串可能有多個含義。它是自然語言理解中的主要困難和障礙。反過來，一個相同或相近的意義同樣可以用多個中文文本或多個漢字串來表示。
因此，自然語言的形式（字元串）與其意義之間是一種多對多的關系。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有人認為它正是自然語言理解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某種無歧義的計算機內部表示。
歧義現象的廣泛存在使得消除它們需要大量的知識和推理，這就給基於語言學的方法、基於知識的方法帶來了巨大的困難，因而以這些方法為主流的自然語言處理研究幾十年來一方面在理論和方法方面取得了很多成就，但在能處理大規模真實文本的系統研製方面，成績並不顯著。研製的一些系統大多數是小規模的、研究性的演示系統。
目前存在的問題有兩個方面：一方面，迄今為止的語法都限於分析一個孤立的句子，上下文關系和談話環境對本句的約束和影響還缺乏系統的研究，因此分析歧義、詞語省略、代詞所指、同一句話在不同場合或由不同的人說出來所具有的不同含義等問題，尚無明確規律可循，需要加強語用學的研究才能逐步解決。另一方面，人理解一個句子不是單憑語法，還運用了大量的有關知識，包括生活知識和專門知識，這些知識無法全部貯存在計算機里。因此一個書面理解系統只能建立在有限的詞彙、句型和特定的主題范圍內；計算機的貯存量和運轉速度大大提高之後，才有可能適當擴大范圍.
以上存在的問題成為自然語言理解在機器翻譯應用中的主要難題，這也就是當今機器翻譯系統的譯文質量離理想目標仍相差甚遠的原因之一；而譯文質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在經典論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若干程序來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到「信、達、雅」的程度是不可能的。
『陸』 什麼是資料庫
資料庫
data base
為滿足某一部門中多個用戶多種應用的需要，按照一定的數據模型在計算機系統中組織、存儲和使用的互相聯系的數據集合。
帶有資料庫的計算機系統，除具備一般的硬體、軟體外，必須有用以存儲大量數據的直接存取存儲設備、管理並控制資料庫的軟體——資料庫管理系統(DBMS)、管理資料庫的人員——資料庫管理員 (DBA)。這樣的數據、硬體、軟體和管理人員的總體構成資料庫系統。資料庫僅是資料庫系統的一個組成部分。
資料庫系統的功能和特徵 資料庫系統由文卷系統發展而來。與文卷系統相比，這種系統具有數據、體系和控制三個方面的主要特徵。
數據特徵 在文卷系統中雖然程序與數據之間可用存取方法進行轉換,但文卷還是與應用程序對應的,即數據仍面向應用。每一應用各自建立自己的一組文卷。不同的應用若涉及相同的數據，則這些數據分別納入各自的文卷之中。文卷的各種記錄之間沒有建立聯系，因而數據冗餘度大。增加新的應用，必須同時增加新的文卷。因此，文卷系統中的文卷是無結構的、不易擴充的信息集合。資料庫則不僅描述數據本身，而且描述數據之間的聯系。它的數據結構反映了某一部門的整體信息結構，數據冗餘度小、易於擴充新的應用，因而是面向數據總體結構的信息集合，可為多個用戶共享。
體系特徵 一切數據都有邏輯和物理兩個側面。在資料庫系統中，數據邏輯結構的描述稱為邏輯模式。邏輯模式又分為描述全局邏輯結構的全局模式(簡稱模式)和描述某些應用所涉及的局部邏輯結構的子模式。數據物理結構的描述稱為存儲模式。這兩種模式總稱為資料庫模式。
資料庫系統中，用戶根據子模式編製程序。子模式與模式模式與存儲模式之間有軟體進行映射。因此,程序與數據之間具有兩級獨立性：物理獨立性和邏輯獨立性。數據的存儲模式改變，而模式可以不改變，因而不必改寫應用程序,這稱為物理獨立性。模式改變時,子模式可能不改變，也就不必改寫應用程序，這稱為邏輯獨立性。由於資料庫系統具備比較高的程序與數據的獨立性，可以使程序員在編制應用程序時集中精力考慮演算法邏輯，不必過問物理細節，而且可以大大減少應用程序維護的工作量。
控制特徵 資料庫數據數量龐大，結構復雜，又為多個用戶所共享。因此，必須由資料庫管理系統在定義、建立、運行以及維護時進行統一管理和控制，以保證資料庫數據的安全性、完整性和並發操作的一致性。此外，還必須有資料庫管理員專門負責對資料庫的管理、控制監督和改進。
由於資料庫系統具有上述特徵，它的出現使信息系統的研製從圍繞加工數據的程序為中心，轉變到圍繞共享的資料庫來進行。這便於數據的集中管理，有利於應用程序的研製和維護。數據減少了冗餘度和提高了相容性，從而提高了作出決策的相容性。因此，大型復雜的信息系統大多以資料庫為核心，資料庫系統在計算機應用中起著越來越重要的作用。
研究課題 資料庫研究的課題，主要涉及三個領域。
資料庫管理系統軟體的研製 DBMS是資料庫系統的基礎。研製DBMS的基本目標，是擴大功能，提高性能和可用性，從而提高用戶的生產率。70年代以來，研製的重點是探索關系資料庫管理系統的設計，內容包括關系數據語言、查詢優化、並發控制和系統性能等。另一類課題是對DBMS標准化的研究，即研究一個統一的DBMS體系結構的規范。
資料庫設計 這是在計算機系統具有的資料庫管理系統的基礎上，按照應用要求以及計算機系統所提供的數據模型和功能，設計一個結構良好、使用方便、效率較高的，以資料庫為核心的應用信息系統。這一領域主要的研究課題，是資料庫設計方法學和設計工具的探索。例如，運用軟體工程的方法和工具指導資料庫設計；研究資料庫設計各個階段中完備的方法和工具；以關系資料庫的規范化理論為指南進行資料庫邏輯設計等。
資料庫理論 主要研究關系資料庫理論。關系資料庫理論研究的意義，一方面在於它為資料庫學科奠定了理論基礎;另一方面它為資料庫設計提供了判別標准,從而成為資料庫設計的有力指南。研究的主要內容是關系的規范化理論。關系規范化理論已應用於資料庫設計的各個階段。
發展 資料庫技術是計算機科學中發展最快的領域之一，新的領域越來越多。
分布式資料庫系統 隨著70年代後期分布計算機系統的發展，相應地研究成功分布式資料庫系統。分布式資料庫系統是一個在邏輯上完整，而在物理上分散在若乾颱互相連接的結點機上的資料庫系統。它既具有分布性又具有資料庫的綜合性。這是資料庫系統發展的一個重要方向。分布式資料庫系統結構復雜，其中最復雜的是分布式資料庫管理系統。
資料庫機器 新的計算機系統的體系結構。它把由中央處理器包辦的資料庫操作分散給一些局部的部件來執行，或轉移到一個與主計算機相連的專用計算機去執行，以提高並行性。資料庫機器的發展，包括智能控制器和存儲器，專用處理機和資料庫計算機。
資料庫語義模型 資料庫的數據模型基本上屬於語法模型，語義體現很不完備，不能明顯地含有現實世界的意義。因此，用戶只能按照DBMS所提供的數據操縱語言訪問資料庫。語義模型能准確地描述現實世界中某個部門的信息集合及其意義，使用戶能基於對現實世界的認識或用類似於自然語言的形式來訪問資料庫。這方面的研究已發展為數據語義學。
資料庫智能檢索 資料庫技術和人工智慧相結合，根據資料庫中的事實和知識進行推理，演繹出正確答案，這就是資料庫的智能檢索。這涉及到自然語言用戶介面、邏輯演繹功能和資料庫語義模型等問題，如70年代末所開始的知識庫管理系統和演繹資料庫的研究。
辦公室自動化系統中的資料庫 研究在辦公室自動化系統中資料庫技術的應用，其中主要研究對各種非格式化數據如圖像、聲音、正文的處理，以及面向端點用戶的高級語言介面。
資料庫系統
database systems
由資料庫及其管理軟體組成的系統。資料庫系統是為適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理的核心機構。計算機的高速處理能力和大容量存儲器提供了實現數據管理自動化的條件。
資料庫系統一般由4個部分組成：①資料庫，即存儲在磁帶、磁碟、光碟或其他外存介質上、按一定結構組織在一起的相關數據的集合。②資料庫管理系統（DBMS）。它是一組能完成描述、管理、維護資料庫的程序系統。它按照一種公用的和可控制的方法完成插入新數據、修改和檢索原有數據的操作。③資料庫管理員（DBA）。④用戶和應用程序。對資料庫系統的基本要求是：①能夠保證數據的獨立性。數據和程序相互獨立有利於加快軟體開發速度，節省開發費用。②冗餘數據少，數據共享程度高。③系統的用戶介面簡單，用戶容易掌握，使用方便。④能夠確保系統運行可靠，出現故障時能迅速排除；能夠保護數據不受非受權者訪問或破壞；能夠防止錯誤數據的產生，一旦產生也能及時發現。⑤有重新組織數據的能力，能改變數據的存儲結構或數據存儲位置，以適應用戶操作特性的變化，改善由於頻繁插入、刪除操作造成的數據組織零亂和時空性能變壞的狀況。⑥具有可修改性和可擴充性。⑦能夠充分描述數據間的內在聯系。
資料庫計算機
database computer
實現資料庫的存儲、管理和控制的一種專用計算機系統。它能十分快速而有效地完成各種資料庫操作，並能適應大型資料庫的管理。
由於微處理機技術和簡約指令集計算機（RISC)技術的飛速發展，使高檔微機和各種工作站（見計算機工作站）的價格越來越低，而處理能力和存儲容量卻越來越高。可以說，通用處理機在這方面的發展在較大程度上降低了人們對資料庫機的進一步研究的積極性，使得資料庫機的發展在一定程度上處於停頓狀態。面對這種嚴峻形勢，它的進一步發展必須解決成本太高和使用太專等問題，以爭得用戶。資料庫機的未來發展概括起來大概有以下幾方面：①充分利用大規模集成電路技術、並行處理和其他先進硬體技術，提高資料庫機的性能／價格比。②研究新的資料庫機體系結構和相應的並行操作演算法和軟體，提高整機系統的性能，使它能適應一些特殊應用中對海量資料庫進行管理的需求。③將它與人工智慧技術結合，做出有一定智能的資料庫機，使這種機器不但能對數據進行管理和控制，而且能支持對知識的加工和運用，從而在知識處理領域發揮作用。④充分利用分布資料庫技術，發展面向通用硬體和軟體的能在網路環境下使用的資料庫機，提高資料庫機的通用性。
『柒』 VB中關於自然語言的描述
VB中關於自然語言的描述是：VB是一種高級語言。
Visual Basic（簡稱VB）是Microsoft公司開發的一種通用的基於對象的程序設計語言，為結構化的、模塊化的、面向對象的、包含協助開發環境的事件驅動為機制的可視化程序設計語言。是一種可用於微軟自家產品開發的語言。
Visual Basic源自於BASIC編程語言。VB擁有圖形用戶界面（GUI）和快速應用程序開發（RAD）系統，可以輕易的使用DAO、RDO、ADO連接資料庫，或者輕松的創建ActiveX控制項，用於高效生成類型安全和面向對象的應用程序。程序員可以輕松的使用VB提供的組件快速建立一個應用程序。
可視化的設計平台：
在使用傳統的程序設計語言編程時，一般需要通過編寫程序來設計應用程序的界面（如界面的外觀和位置等），在設計過程中看不見界面的實際效果。而在Visual Basic 6.0中，採用面向對象程序設計方法（Object-Oriented Programming），把程序和數據封裝起來作為一個對象，每個對象都是可視的。
開發人員在界面設計時，可以直接用Visual Basic 6.0的工具箱在屏幕上"畫"出窗口、菜單、命令按鍵等不同類型的對象，並為每個對象設置屬性。開發人員要做的僅僅是對要完成事件過程的對象進行編寫代碼，因而程序設計的效率可大大提高。
『捌』 什麼是資料庫
1） 什麼是資料庫？有什麼特點？
答：資料庫是長期存儲在計算機內、有組織的、可共享的數據集合。
特點：（1）數據結構化 （2）數據共享 （3）數據獨立性
2） 什麼是資料庫系統？試述資料庫系統的組成及特點。
答：資料庫系統指在計算機系統中引入資料庫後的系統構成
組成：一般由資料庫、資料庫管理系統（及其開發工具）、應用系統、資料庫管理員和用戶構成。
特點：
（1） 數據結構化
是資料庫系統與文件系統的根本區別。
在資料庫中，數據是按照某種數據模型組織起來的，不僅文件內部數據之間彼此是相關的，而且文件之間在結構上也有機地聯系在一起，整個資料庫渾然一體，實現了整體數據的結構化。
資料庫系統存取方式靈活，可以存取資料庫中的某一個數據項、一組數據項、一個記錄或一組記錄。而文件系統，數據的最小存取單位是記錄。
（2）數據共享性好，冗餘度低
（3）較高的數據和程序的獨立性。
二級映象功能。
（4）數據由DBMS統一管理和控制
資料庫系統彈性大，易於擴充。
『玖』 數據挖掘，機器學習，自然語言處理這三者是什麼關系
數據挖掘，機器學習，自然語言處理三者的關系：
1、數據挖掘、機器學習、自然語言處理三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯系和互相運用，也有各自不同的領域和應用。
2、數據挖掘是一門交叉性很強的學科，可以用到機器學習演算法以及傳統統計的方法，最終的目的是要從數據中挖掘到需要的知識，從而指導人們的活動。數據挖掘的重點在於應用，用何種演算法並不是很重要，關鍵是能夠滿足實際應用背景。而機器學習則偏重於演算法本身的設計。
3、機器學習通俗的說就是讓機器自己去學習然後通過學習到的知識來指導進一步的判斷。用一堆的樣本數據來讓計算機進行運算，樣本數據可以是有類標簽並設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。然後用學習到的分類規則進行預測等活動。
4、自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。