‘壹’ 数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系
数据挖掘是基础，机器学习是过程，自然语言处理是实现手段。
这三者都属于认知智能的细分技术，之间存在交集。
通过认知智能公司小i机器人的产品逻辑就能够理解这三者的关系。数据是原料，机器学习是训练机器人的过程，就是通过数据挖掘，将数据进行结构化整理，形成知识图谱，从而变成机器进行自然语言处理和理解的来源。
‘贰’ 数据挖掘、机器学习、自然语言处理这三者是什么关系
数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。x0dx0a机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。x0dx0a它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。x0dx0a自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。x0dx0a自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。x0dx0a他们之间的关系如下：x0dx0a机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。x0dx0a机器学习好像内力一样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。x0dx0a这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑，自然语处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。
‘叁’ 什么数据库是全文数据库具有较高的数据
全文数据库即收录有原始文献全文的数据库。全文数据库以期刊论文、会议论文、政府出版物如政令文件等、研究报告、法律条文和案例、商业信息等为主。全文数据库免去了文献标引着录等加工环节，减少了数据组织中的人为因素，因此数据更新速度快，检索结果查准率更高；同时由于直接提供全文，省去了找到原文的麻烦，因此深受用户喜爱。
全文数据库具有强大的检索功能，表现在它能提供丰富的检索点，允许用户从信息载体的人名、地名、年代、关键词等多个角度进行单项检索或多项组配检索，甚至可对文本中任意字段进行检索。
‘肆’ 什么是数据库
数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。
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‘伍’ 自然语言处理的详细介绍
语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。
用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。
实现人机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图、思想等。前者称为自然语言理解，后者称为自然语言生成。因此，自然语言处理大体包括了自然语言理解和自然语言生成两个部分。历史上对自然语言理解研究得较多，而对自然语言生成研究得较少。但这种状况已有所改变。
无论实现自然语言理解，还是自然语言生成，都远不如人们原来想象的那么简单，而是十分困难的。从现有的理论和技术现状看，通用的、高质量的自然语言处理系统，仍然是较长期的努力目标，但是针对一定应用，具有相当自然语言处理能力的实用系统已经出现，有些已商品化，甚至开始产业化。典型的例子有：多语种数据库和专家系统的自然语言接口、各种机器翻译系统、全文信息检索系统、自动文摘系统等。
自然语言处理，即实现人机间自然语言通信，或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性（ambiguity）。
一个中文文本从形式上看是由汉字（包括标点符号等）组成的一个字符串。由字可组成词，由词可组成词组，由词组可组成句子，进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次：字（符）、词、词组、句子、段，……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象，即形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。一般情况下，它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说，从总体上说，并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义，和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面，我们也看到，为了消解歧义，是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来；又如何找到合适的形式，将它们存入计算机系统中去；以及如何有效地利用它们来消除歧义，都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的，还有待长期的、系统的工作。
以上说的是，一个中文文本或一个汉字（含标点符号等）串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来，一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。
因此，自然语言的形式（字符串）与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看，我们必须消除歧义，而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题，即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。
歧义现象的广泛存在使得消除它们需要大量的知识和推理，这就给基于语言学的方法、基于知识的方法带来了巨大的困难，因而以这些方法为主流的自然语言处理研究几十年来一方面在理论和方法方面取得了很多成就，但在能处理大规模真实文本的系统研制方面，成绩并不显着。研制的一些系统大多数是小规模的、研究性的演示系统。
目前存在的问题有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析一个孤立的句子，上下文关系和谈话环境对本句的约束和影响还缺乏系统的研究，因此分析歧义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的人说出来所具有的不同含义等问题，尚无明确规律可循，需要加强语用学的研究才能逐步解决。另一方面，人理解一个句子不是单凭语法，还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里。因此一个书面理解系统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范围内；计算机的贮存量和运转速度大大提高之后，才有可能适当扩大范围.
以上存在的问题成为自然语言理解在机器翻译应用中的主要难题，这也就是当今机器翻译系统的译文质量离理想目标仍相差甚远的原因之一；而译文质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。
‘陆’ 什么是数据库
数据库
data base
为满足某一部门中多个用户多种应用的需要，按照一定的数据模型在计算机系统中组织、存储和使用的互相联系的数据集合。
带有数据库的计算机系统，除具备一般的硬件、软件外，必须有用以存储大量数据的直接存取存储设备、管理并控制数据库的软件——数据库管理系统(DBMS)、管理数据库的人员——数据库管理员 (DBA)。这样的数据、硬件、软件和管理人员的总体构成数据库系统。数据库仅是数据库系统的一个组成部分。
数据库系统的功能和特征 数据库系统由文卷系统发展而来。与文卷系统相比，这种系统具有数据、体系和控制三个方面的主要特征。
数据特征 在文卷系统中虽然程序与数据之间可用存取方法进行转换,但文卷还是与应用程序对应的,即数据仍面向应用。每一应用各自建立自己的一组文卷。不同的应用若涉及相同的数据，则这些数据分别纳入各自的文卷之中。文卷的各种记录之间没有建立联系，因而数据冗余度大。增加新的应用，必须同时增加新的文卷。因此，文卷系统中的文卷是无结构的、不易扩充的信息集合。数据库则不仅描述数据本身，而且描述数据之间的联系。它的数据结构反映了某一部门的整体信息结构，数据冗余度小、易于扩充新的应用，因而是面向数据总体结构的信息集合，可为多个用户共享。
体系特征 一切数据都有逻辑和物理两个侧面。在数据库系统中，数据逻辑结构的描述称为逻辑模式。逻辑模式又分为描述全局逻辑结构的全局模式(简称模式)和描述某些应用所涉及的局部逻辑结构的子模式。数据物理结构的描述称为存储模式。这两种模式总称为数据库模式。
数据库系统中，用户根据子模式编制程序。子模式与模式模式与存储模式之间有软件进行映射。因此,程序与数据之间具有两级独立性：物理独立性和逻辑独立性。数据的存储模式改变，而模式可以不改变，因而不必改写应用程序,这称为物理独立性。模式改变时,子模式可能不改变，也就不必改写应用程序，这称为逻辑独立性。由于数据库系统具备比较高的程序与数据的独立性，可以使程序员在编制应用程序时集中精力考虑算法逻辑，不必过问物理细节，而且可以大大减少应用程序维护的工作量。
控制特征 数据库数据数量庞大，结构复杂，又为多个用户所共享。因此，必须由数据库管理系统在定义、建立、运行以及维护时进行统一管理和控制，以保证数据库数据的安全性、完整性和并发操作的一致性。此外，还必须有数据库管理员专门负责对数据库的管理、控制监督和改进。
由于数据库系统具有上述特征，它的出现使信息系统的研制从围绕加工数据的程序为中心，转变到围绕共享的数据库来进行。这便于数据的集中管理，有利于应用程序的研制和维护。数据减少了冗余度和提高了相容性，从而提高了作出决策的相容性。因此，大型复杂的信息系统大多以数据库为核心，数据库系统在计算机应用中起着越来越重要的作用。
研究课题 数据库研究的课题，主要涉及三个领域。
数据库管理系统软件的研制 DBMS是数据库系统的基础。研制DBMS的基本目标，是扩大功能，提高性能和可用性，从而提高用户的生产率。70年代以来，研制的重点是探索关系数据库管理系统的设计，内容包括关系数据语言、查询优化、并发控制和系统性能等。另一类课题是对DBMS标准化的研究，即研究一个统一的DBMS体系结构的规范。
数据库设计 这是在计算机系统具有的数据库管理系统的基础上，按照应用要求以及计算机系统所提供的数据模型和功能，设计一个结构良好、使用方便、效率较高的，以数据库为核心的应用信息系统。这一领域主要的研究课题，是数据库设计方法学和设计工具的探索。例如，运用软件工程的方法和工具指导数据库设计；研究数据库设计各个阶段中完备的方法和工具；以关系数据库的规范化理论为指南进行数据库逻辑设计等。
数据库理论 主要研究关系数据库理论。关系数据库理论研究的意义，一方面在于它为数据库学科奠定了理论基础;另一方面它为数据库设计提供了判别标准,从而成为数据库设计的有力指南。研究的主要内容是关系的规范化理论。关系规范化理论已应用于数据库设计的各个阶段。
发展 数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，新的领域越来越多。
分布式数据库系统 随着70年代后期分布计算机系统的发展，相应地研究成功分布式数据库系统。分布式数据库系统是一个在逻辑上完整，而在物理上分散在若干台互相连接的结点机上的数据库系统。它既具有分布性又具有数据库的综合性。这是数据库系统发展的一个重要方向。分布式数据库系统结构复杂，其中最复杂的是分布式数据库管理系统。
数据库机器 新的计算机系统的体系结构。它把由中央处理器包办的数据库操作分散给一些局部的部件来执行，或转移到一个与主计算机相连的专用计算机去执行，以提高并行性。数据库机器的发展，包括智能控制器和存储器，专用处理机和数据库计算机。
数据库语义模型 数据库的数据模型基本上属于语法模型，语义体现很不完备，不能明显地含有现实世界的意义。因此，用户只能按照DBMS所提供的数据操纵语言访问数据库。语义模型能准确地描述现实世界中某个部门的信息集合及其意义，使用户能基于对现实世界的认识或用类似于自然语言的形式来访问数据库。这方面的研究已发展为数据语义学。
数据库智能检索 数据库技术和人工智能相结合，根据数据库中的事实和知识进行推理，演绎出正确答案，这就是数据库的智能检索。这涉及到自然语言用户接口、逻辑演绎功能和数据库语义模型等问题，如70年代末所开始的知识库管理系统和演绎数据库的研究。
办公室自动化系统中的数据库 研究在办公室自动化系统中数据库技术的应用，其中主要研究对各种非格式化数据如图像、声音、正文的处理，以及面向端点用户的高级语言接口。
数据库系统
database systems
由数据库及其管理软件组成的系统。数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理的核心机构。计算机的高速处理能力和大容量存储器提供了实现数据管理自动化的条件。
数据库系统一般由4个部分组成：①数据库，即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。②数据库管理系统（DBMS）。它是一组能完成描述、管理、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。③数据库管理员（DBA）。④用户和应用程序。对数据库系统的基本要求是：①能够保证数据的独立性。数据和程序相互独立有利于加快软件开发速度，节省开发费用。②冗余数据少，数据共享程度高。③系统的用户接口简单，用户容易掌握，使用方便。④能够确保系统运行可靠，出现故障时能迅速排除；能够保护数据不受非受权者访问或破坏；能够防止错误数据的产生，一旦产生也能及时发现。⑤有重新组织数据的能力，能改变数据的存储结构或数据存储位置，以适应用户操作特性的变化，改善由于频繁插入、删除操作造成的数据组织零乱和时空性能变坏的状况。⑥具有可修改性和可扩充性。⑦能够充分描述数据间的内在联系。
数据库计算机
database computer
实现数据库的存储、管理和控制的一种专用计算机系统。它能十分快速而有效地完成各种数据库操作，并能适应大型数据库的管理。
由于微处理机技术和简约指令集计算机（RISC)技术的飞速发展，使高档微机和各种工作站（见计算机工作站）的价格越来越低，而处理能力和存储容量却越来越高。可以说，通用处理机在这方面的发展在较大程度上降低了人们对数据库机的进一步研究的积极性，使得数据库机的发展在一定程度上处于停顿状态。面对这种严峻形势，它的进一步发展必须解决成本太高和使用太专等问题，以争得用户。数据库机的未来发展概括起来大概有以下几方面：①充分利用大规模集成电路技术、并行处理和其他先进硬件技术，提高数据库机的性能／价格比。②研究新的数据库机体系结构和相应的并行操作算法和软件，提高整机系统的性能，使它能适应一些特殊应用中对海量数据库进行管理的需求。③将它与人工智能技术结合，做出有一定智能的数据库机，使这种机器不但能对数据进行管理和控制，而且能支持对知识的加工和运用，从而在知识处理领域发挥作用。④充分利用分布数据库技术，发展面向通用硬件和软件的能在网络环境下使用的数据库机，提高数据库机的通用性。
‘柒’ VB中关于自然语言的描述
VB中关于自然语言的描述是：VB是一种高级语言。
Visual Basic（简称VB）是Microsoft公司开发的一种通用的基于对象的程序设计语言，为结构化的、模块化的、面向对象的、包含协助开发环境的事件驱动为机制的可视化程序设计语言。是一种可用于微软自家产品开发的语言。
Visual Basic源自于BASIC编程语言。VB拥有图形用户界面（GUI）和快速应用程序开发（RAD）系统，可以轻易的使用DAO、RDO、ADO连接数据库，或者轻松的创建ActiveX控件，用于高效生成类型安全和面向对象的应用程序。程序员可以轻松的使用VB提供的组件快速建立一个应用程序。
可视化的设计平台：
在使用传统的程序设计语言编程时，一般需要通过编写程序来设计应用程序的界面（如界面的外观和位置等），在设计过程中看不见界面的实际效果。而在Visual Basic 6.0中，采用面向对象程序设计方法（Object-Oriented Programming），把程序和数据封装起来作为一个对象，每个对象都是可视的。
开发人员在界面设计时，可以直接用Visual Basic 6.0的工具箱在屏幕上"画"出窗口、菜单、命令按键等不同类型的对象，并为每个对象设置属性。开发人员要做的仅仅是对要完成事件过程的对象进行编写代码，因而程序设计的效率可大大提高。
‘捌’ 什么是数据库
1） 什么是数据库？有什么特点？
答：数据库是长期存储在计算机内、有组织的、可共享的数据集合。
特点：（1）数据结构化 （2）数据共享 （3）数据独立性
2） 什么是数据库系统？试述数据库系统的组成及特点。
答：数据库系统指在计算机系统中引入数据库后的系统构成
组成：一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员和用户构成。
特点：
（1） 数据结构化
是数据库系统与文件系统的根本区别。
在数据库中，数据是按照某种数据模型组织起来的，不仅文件内部数据之间彼此是相关的，而且文件之间在结构上也有机地联系在一起，整个数据库浑然一体，实现了整体数据的结构化。
数据库系统存取方式灵活，可以存取数据库中的某一个数据项、一组数据项、一个记录或一组记录。而文件系统，数据的最小存取单位是记录。
（2）数据共享性好，冗余度低
（3）较高的数据和程序的独立性。
二级映象功能。
（4）数据由DBMS统一管理和控制
数据库系统弹性大，易于扩充。
‘玖’ 数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系
数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系：
1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。
2、数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
3、机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
4、自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。