近年來,隨著Internet?的迅猛發(fā)展以及人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)能力的大幅度提高,大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本庫不斷涌現(xiàn)。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本,基于人工智能技術(shù)的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身就是當(dāng)前數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的新領(lǐng)域,文本挖掘則發(fā)展歷史較短。傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)對于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術(shù)是從信息抽取以及相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中慢慢演化而成的。 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(jìn)行挖掘,?由于數(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(jìn)行挖掘,?目前的文本挖掘一般采用該途徑進(jìn)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(jìn)行分析。 靈玖軟件NLPIR大語義智能分析平臺針對中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,先后歷時十八年,服務(wù)了**四十萬家機構(gòu)用戶,是大時代語義智能分析的一大利器。 NLPIR大語義智能分析平臺平臺針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要,融合了自然語言理解、網(wǎng)絡(luò)搜索和文本挖掘的技術(shù),提供了用于技術(shù)二次開發(fā)的基礎(chǔ)工具集。開發(fā)平臺由多個中間件組成,各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中,可兼容Windows,Linux, Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系統(tǒng)平臺,可以供Java,C,C#等各類開發(fā)語言使用。 NLPIR能夠*多角度滿足應(yīng)用者對大數(shù)據(jù)文本的處理需求,包括大數(shù)據(jù)完整的技術(shù)鏈條:網(wǎng)絡(luò)采集、正文提取、中英文分詞、詞性標(biāo)注、實體抽取、詞頻統(tǒng)計、關(guān)鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉(zhuǎn)換、自動注音、文本聚類等。 目前利用文本挖掘技術(shù)的多是一些信息收集機構(gòu),這是由于在信息行業(yè)中,文本信息都起著至關(guān)重要的作用,文本挖掘技術(shù)是采取任何技術(shù)的出發(fā)點,直接影響各工作流程的質(zhì)量、效率、全面性和費用-效益比,并與較終產(chǎn)品息息相關(guān)。 隨著信息技術(shù)在我國社會生活各個領(lǐng)域應(yīng)用的深入,中文信息處理正在成為人們工作和生活中不可或缺的手段,中文信息處理將具有較加廣闊的市場。NLPIR大語義智能中文信息處理技術(shù)已成為中文信息技術(shù)研究、發(fā)展、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)的提供了重要的幫助,在互聯(lián)網(wǎng)日益成長的今天,NLPIR大語義智能中文信息處理技術(shù)將會較加成熟并創(chuàng)新。
詞條
詞條說明
NLPIR中文信息系統(tǒng)洞察挖掘行業(yè)發(fā)展趨勢
進(jìn)入21世紀(jì),面對網(wǎng)絡(luò)時代信息的爆炸式增長,中文信息處理作為一項基礎(chǔ)性、普適特性的信息技術(shù),面臨著挑戰(zhàn)和再次發(fā)展的機遇,在互聯(lián)網(wǎng)時代則顯示出其優(yōu)勢。它的開發(fā)利用關(guān)系到我國今后信息產(chǎn)業(yè)乃至社會經(jīng)濟的發(fā)展和安全,具有巨大的經(jīng)濟**和社會**。 中文信息處理包括了有關(guān)中文信息的采集、存儲、傳輸和利用,是指利用電子計算機和現(xiàn)代通信、照明、排版、等自動化技術(shù)對漢字信息進(jìn)行輸入輸出整理、加工、轉(zhuǎn)換、傳輸、復(fù)
NLPIR大數(shù)據(jù)平臺新功能力助中文語義深度挖掘
當(dāng)今,數(shù)據(jù)挖掘研究被認(rèn)為是繼互聯(lián)網(wǎng)之后信息技術(shù)領(lǐng)域的又一個新浪潮,許多高科技預(yù)測*認(rèn)為:過去五年,高科技的發(fā)展已基本完成了**階段的使命一一網(wǎng)絡(luò)化;未來的五年,高科技將進(jìn)入其*二階段的發(fā)展——以數(shù)據(jù)挖掘為基礎(chǔ)的知識管理。數(shù)據(jù)挖掘作為知識開發(fā)和創(chuàng)新的數(shù)學(xué)工具可以廣泛地應(yīng)用于金融、市場開發(fā)、醫(yī)療診斷決策、交通管理、企業(yè)業(yè)績評枯等眾多的社會信息化領(lǐng)域,以此提高上述行業(yè)數(shù)據(jù)分析的可靠性和精確度。 數(shù)據(jù)
Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺文本挖掘系統(tǒng)
文本挖掘(Text Mining)是一個從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識??梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(fā)現(xiàn)的擴展。 文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來,因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比,文本挖掘有其*特之處,主要表現(xiàn)在:文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的,無確定形式并
靈玖軟件:NLPIR語義技術(shù)賦予數(shù)據(jù)挖掘新生命
隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,信息量的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)**出了人們對信息獲取能力的增長。海量信息資源的有序存儲和利用越來越受到**的關(guān)注?,F(xiàn)實社會里,由其在移動電子商務(wù)領(lǐng)域經(jīng)常存在著對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢顯示和瀏覽交易的需求。然而,面對海量級別的數(shù)據(jù),我們首先要考慮的問題是如何提高海量數(shù)據(jù)的操作性能和處理效率。目前人們主要采取的海量數(shù)據(jù)處理措施主要包括:選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具、優(yōu)化查詢語句、加大虛擬內(nèi)存、
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