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2018/9/12 11:37:32

NLPIR智能语义:大数据精准挖掘是信息化发展趋势

随着信息技术的高速发展、数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据量急剧增长,大量的信息给人们带来方便的同时,也带来了诸如:信息过量难以消化,信息真假难以辨识,信息安全难以保证,信息形式不一致难以统一处理等问题。如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。

数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出决策和预测。

数据挖掘的过程就是知识发现的过程,其所能发现的知识有如下几种:广义型知识,反映同类事物共同性质的知识;特征型知识,反映事物各方面的特征知识;差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识;预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念树的提升,从微观到中观再到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。

大数据技术及其应用的驱动原因,在于数据管理理念的不断变革。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效地收集、存储、处理和应用的过程,其目的在于充分有效地发挥数据的作用。

灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。

NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的需要,融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术,提供了用于技术二次开发的基础工具集。

NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。

数据挖掘技术是一个发展十分快的领域, 随着对数据挖掘技术在各领域日益广泛的应用,实现了数据资源共享及技术发展的跨域,从而大大提高了工作效率,并带来巨大的成功。

信息时代万物数化,大数据的重要性己成行业共识,针对大数据技术和应用的创新,其发展趋势不可阻挡。如何对大数据进行充分和有效的分析和挖掘,使之转换为有价值的信息和知识,用于解决各种各样的科学和应用问题,成为大数据时代信息技术发展的重大挑战,同时也是信息技术创新的新的制高点。



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