NLPIR語義智能系統(tǒng)可以文本多語言處理

      隨著Internet上文檔信息的迅猛發(fā)展,文本挖掘成為處理和組織大量文檔數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數(shù)據(jù)挖掘具有較高的商業(yè)潛力. 當數(shù)據(jù)挖掘的對象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時,這個過程就稱為文本數(shù)據(jù)挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。
      數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),就是從存放在數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘,在人工智能領(lǐng)域,習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn),也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。知識發(fā)現(xiàn)過程以下三個階段組成:(1) 數(shù)據(jù)準備,(2)數(shù)據(jù)挖掘,(3) 結(jié)果表達和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互。
      文本挖掘不但要處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù),而且還要處理其中復(fù)雜的語義關(guān)系,因此,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上。對于非結(jié)構(gòu)化問題,一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行挖掘,對于數(shù)據(jù)非常復(fù)雜,導(dǎo)致這種算法的復(fù)雜性很高;另一條途徑就是將非結(jié)構(gòu)化問題結(jié)構(gòu)化,利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行挖掘,目前的文本挖掘一般采用該途徑進行。對于語義關(guān)系,則需要集成計算語言學(xué)和自然語言處理等成果進行分析。
      在對文檔進行特征提取前, 需要**行文本信息的預(yù)處理, 對英文而言需進行Stemming 處理, 中文的情況則不同, 因為中文詞與詞之間沒有固有的間隔符( 空格) , 需要進行分詞處理。
      NLPIR分詞系統(tǒng)是經(jīng)過多年研究工作積累,主要功能包括中文分詞;英文分詞;詞性標注;命名實體識別;新詞識別;關(guān)鍵詞提取;支持用戶專業(yè)詞典與微博分析。NLPIR系統(tǒng)支持多種編碼(GBK編碼、UTF8編碼、BIG5編碼)、多種操作系統(tǒng)、多種開發(fā)語言與平臺。
      NLPIR/ICTCLAS2018分詞系統(tǒng)主要功能介紹
      1)中英文混合分詞功能
      自動對中文英文信息進行分詞與詞性標注功能,涵蓋了中文分詞、英文分詞、詞性標注、未登錄詞識別與用戶詞典等功能。
      2)關(guān)鍵詞提取功能
      采用交叉信息熵的算法自動計算關(guān)鍵詞,包括新詞與已知詞,
      3)新詞識別與自適應(yīng)分詞功能
      從較長的文本內(nèi)容中,基于信息交叉熵自動發(fā)現(xiàn)新特征語言,并自適應(yīng)測試語料的語言概率分布模型,實現(xiàn)自適應(yīng)分詞。
      4)用戶專業(yè)詞典功能
      可以單條導(dǎo)入用戶詞典,也可以批量導(dǎo)入用戶詞典。如可以定“舉報信 敏感點”,其中舉報信是用戶詞,敏感點是用戶自定義的詞性標記。
      NLPIR/ICTCLAS2018分詞系統(tǒng)是對漢語語言進行拆分處理,是中文信息處理*的**部件。采用條件隨機場(Conditional Random Field,簡稱CRF)模型,分詞準確率接近99%,具備準確率高、速度快、可適應(yīng)性強等優(yōu)勢;特色功能包括:切分粒度可調(diào)整,融合20余部行業(yè)專有詞典,支持用戶自定義詞典等,具備準確率高、速度快、可適應(yīng)性強等優(yōu)勢。

    靈玖中科軟件(北京)有限公司專注于大數(shù)據(jù)開發(fā),大數(shù)據(jù)搜索與挖掘,大數(shù)據(jù)中文分詞等

  • 詞條

    詞條說明

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