1深度语义理解自动化网络攻防中的漏洞挖掘、漏洞利用、漏洞修复三个环节都不同程度地对程序的语义理解提出了要求。目前实现的自动化还不能很好地解释程序的语义信息，需要人工智能领域的机器学习等方法和技术来提高程序的语义理解。分析语义自然语言理解的高级智能活动是语义分析。没有先进的文本语义智能分析，不仅制约了文本理解的深度和彻底性，也制约了对Web语义图像、图形等信息的智能理解。
数据可视化工具有哪些？
市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类1专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能2开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码3零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1Flourish推荐人群可视化爱好者我用过最好用的免费可视化在线网站，拥有非常丰富的可视化模板，操作非常便捷，个性化程度稍微差一点，唯一的缺点是界面全英文，看起来有点费劲2图表秀国内免费的在线图表制作工具，支持自由布局与联动交互分析。
主要看中它几点图表新颖丰富，操作简单一键替换，支持一键导出PPT在线动态数据展示。不过和大部分图表制作网站一样，个性化程度不高，样式受模板限制。除了这种综合性的图表制作网站，还有针对地图词云图等特殊图表制作的网站，比如数据地图PolyMaps词云图微词云开发工具1E charts百度出品的开源免费的javascript数据可视化工具，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，需要一定的代码能力2D3.js开源的可视化库，在 JS 绘图界的地位很靠前。
功能非常强大，灵活性高，很多其他的库都是基于它所开发。非常适合开发者学习研究，需要牛逼的编程功底，门槛较高。3Highcharts国外的产品，对标的是E charts，两者用起来差不多，图表种类也很丰富，不过和E charts一样都需要进行二次开发，它的优点是它有详细的文档，示例和详细的 CSS，产品稳定性好，缺点是商用版付费。
零代码工具1tableau全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。2FineBI和tableau类似的一款数据分析工具，国产的，图表制作方法和tableau基本差不多，也带有数据处理数据链接功能，主打的是数据分析，可视化图表非常丰富，而且带有智能图表推荐功能。
文本信息处理技术有哪些？
研究现状文本是历史悠久应用广泛使用灵活认可度最高的信息载体。文本信息的处理研究主要包括分词研究文本信息抽取文本分类文本信息检索文本自动摘要等方面。所有这些研究的研究对象都是文本字串。1. 分词文本的最基本要素是字，但单一的字索然无味。符合语言习惯并能表达一定意义的字与字间的连接构成的词才是文本的有机要素。
将一篇文档切割成不同的词称为分词。分词技术大致可分为基于词典分词和无词典分词两种。2. 文本信息抽取从指定文本或文本集中，抽取满足一定形式或合乎一定内容要求包括文本中的实体关系和事件的信息的过程称为文本信息抽取。文本信息抽取有指定的抽取对象明确的抽取内容。3. 文本分类分类就是在定形或不定形的类别体系框架下，处理客观对象抽象概念假设等模式的样例数据，选出与其接近的模型类别归类。
文本分类就是将文本对象分成不同的类别。4.文本信息检索广义的文本信息检索是指按照一定的方式组织信息，并根据信息使用者的需求找出相关信息的过程和技术。狭义的信息检索是指从信息集合中找到所需信息的过程，相当于人们通常所说的信息搜索。5.文本的自动摘要。通过设计一个文本信息处理系统，可以自动提取文本的主题。
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