NLPIR智能挖掘系統(tǒng)基于自然語(yǔ)義深度挖掘

時(shí)間：2019-01-22作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：180

　　近年來(lái)，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)正以**的速度不斷增長(zhǎng)和積累，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，這引起了產(chǎn)業(yè)界?學(xué)術(shù)界?科技界和**機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。
　　大數(shù)據(jù)的火熱并不意味著對(duì)于大數(shù)據(jù)的了解深入，反而表明大數(shù)據(jù)存在過(guò)度炒作的危險(xiǎn).大數(shù)據(jù)的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)以及對(duì)其利用上均存在很多的疑問(wèn)和爭(zhēng)議。
　　大數(shù)據(jù)較為嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)存在于數(shù)據(jù)分析層面。數(shù)據(jù)量的增大會(huì)帶來(lái)規(guī)律的喪 失和嚴(yán)重失真。傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)分析主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)展開(kāi)，且已經(jīng)形 成了一整套行之有效的分析體系.首先利用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，根據(jù)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行聯(lián)機(jī)分析處理，可以進(jìn)行多個(gè)維度的下鉆(drill一down)或上卷(roll—up)操作.對(duì)于從數(shù)據(jù)中提煉較深層次的知識(shí)的需求促使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的產(chǎn)生，并發(fā)明了聚類、關(guān)聯(lián)分析等一系列在實(shí)踐中行之有效的方法.這一整套處理流程在處理相對(duì)較少的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)較為高效.但是隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)，給傳統(tǒng)的分析技術(shù)帶來(lái)了巨大的沖擊和挑戰(zhàn)。
　　在大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了非常多的新技術(shù)，這些新技術(shù)將會(huì)是大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)、處理和呈現(xiàn)較強(qiáng)有力的工具。大數(shù)據(jù)處理一般有以下幾種關(guān)鍵性技術(shù):大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等)。
　　一：采集。大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)接收發(fā)自客戶端(Web、App或者傳感器形式等)的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理工作。
　　二：導(dǎo)入和預(yù)處理。雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫(kù)，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來(lái)自**的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來(lái)自Twitter的Storm來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來(lái)滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。?
　　三：統(tǒng)計(jì)和分析。統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，或者分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。
　　四：挖掘。與**統(tǒng)計(jì)和分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒(méi)有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)(Predict)的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些**別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop 的Mahout等。該過(guò)程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。
　　北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室張華平主任研發(fā)的NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析技術(shù)是滿足大數(shù)據(jù)挖掘?qū)φZ(yǔ)法、詞法和語(yǔ)義的綜合應(yīng)用。NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)是根據(jù)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(yǔ)言理解、文本挖掘和語(yǔ)義搜索的研究成果,并針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開(kāi)發(fā)平臺(tái)。
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)主要有精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)體、智能過(guò)濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉(zhuǎn)換等十余項(xiàng)功能模塊，平臺(tái)提供了客戶端工具，云服務(wù)與二次開(kāi)發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個(gè)中間件API可以無(wú)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(tái)，可以供Java，Python，C，C#等各類開(kāi)發(fā)語(yǔ)言使用。
　　隨著云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展和完善，相信大數(shù)據(jù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越廣泛和深入，相關(guān)的研究也會(huì)越來(lái)越全面和深入，在信息管理領(lǐng)域，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，獲取用戶知識(shí)、文獻(xiàn)知識(shí)等各類知識(shí)，將是實(shí)現(xiàn)知識(shí)檢索和知識(shí)管理發(fā)展的必經(jīng)之路。


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• 詞條

  詞條說(shuō)明

• 語(yǔ)義分析：靈玖大數(shù)據(jù)文本挖掘

  大數(shù)據(jù)挖掘是伴隨者互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用和傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)的不足提出并發(fā)展起來(lái)的。大數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式（其中的數(shù)據(jù)可以存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中），它旨在解決數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、知識(shí)抽取以及較廣泛的商業(yè)問(wèn)題。面向大數(shù)據(jù)的挖掘比面向數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘要復(fù)雜，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)往往是無(wú)結(jié)構(gòu)的，通常是用長(zhǎng)的句子或短語(yǔ)來(lái)表達(dá)文檔類信息；有些則可能是半結(jié)構(gòu)化的，當(dāng)然也包括大量的異構(gòu)信息、

• 大數(shù)據(jù)漢語(yǔ)分詞：靈玖NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

  數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(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(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)序模式和偏差分析等。 ⑴關(guān)聯(lián)分析(association

• 大數(shù)據(jù)LJParser文本語(yǔ)義分析系統(tǒng)

  隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的*發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上共享的文本呈海量趨勢(shì)增長(zhǎng)，包括各種環(huán)境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲(chǔ)、管理、檢索和使用這些文本數(shù)據(jù)，是擺在人們面前巨大的挑戰(zhàn)和亟待解決的研究問(wèn)題。文本語(yǔ)義分析與挖掘是解決上述問(wèn)題的基礎(chǔ)。 互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結(jié)構(gòu)化;2)多尺度;3)海量;4)復(fù)雜關(guān)聯(lián);5)多樣化。LJParser文本語(yǔ)義分析系統(tǒng)結(jié)合人工智能、統(tǒng)計(jì)分析

• NLPIR漢語(yǔ)分詞為自然語(yǔ)言處理提供新方向

  隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的飛速普及,人們已經(jīng)進(jìn)入了信息時(shí)代。在這個(gè)信息社會(huì)里,信息的重要性與日俱增,無(wú)論是個(gè)人,企業(yè),乃至**都需要獲取大量有用的信息。誰(shuí)掌握了信息,誰(shuí)就能在競(jìng)爭(zhēng)中處于有利位置。在這種環(huán)境下,搜索引擎技術(shù)逐漸成為技術(shù)人員的開(kāi)發(fā)熱點(diǎn),而其中較為重要的技術(shù)就是分詞技術(shù)。 中文分詞，顧名思義，就是借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)給中文斷句，使其能夠正確表達(dá)所要表達(dá)的意思。中文不同于西文，沒(méi)有空格這個(gè)分隔符，同時(shí)在