NLPIR智能语义技术让大数据挖掘更简单

简介: NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块,平台提供了客户端工具,云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。

  随着社会的进步,科学技术的不断发展,信息技术成了目前最受关注,也是发展最快的科学技术。世界各国都在致力于信息化,而各国对于信息化的巨大需求又反过来不断促进信息技术的革新,可以说,我们已经进入了信息时代。数据的密集爆发是信息时代的重要特征之一,更令人惊讶的是,这种数据的变化并不是一个循序渐进的过程,而是一个跨越式的过程。我们的社会已经被各种各样的庞杂的数据围绕了,可以看出,大数据时代已经来临了。
  大数据时代的超大数据体量和占相当比例的半结构化和非结构化数据的存在,已经超越了传统数据库的管理能力,大数据技术将是IT领域新一代的技术与架构,它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的技术、产品将不断涌现,将有可能给IT行业开拓一个新的黄金时代。
  大数据本质也是数据,其关键的技术依然逃不脱:1)大数据存储和管理;2)大数据检索使用(包括数据挖掘和智能分析)。围绕大数据,一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理与分析技术将不断涌现,让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速,成为企业业务经营的好助手,甚至可以改变许多行业的经营方式。
  大数据挖掘按工作流程包括以下几个步骤:
  (1)数据准备:一般存储在数据库系统中的是长期积累的大量的数据,往往不适合利用这些进行处理,需要做数据准备工作,一般包括数据的选择、净化、推测、转换、数据缩减,通过这些工作生成数据仓库。数据准备是否做好将影响到数据挖掘的效率和准确度以及最终模式的有效性。
  (2)数据挖掘:在前面步骤所获得的数据集上进行数据挖掘,可以单独利用也可以综合利用各种数据挖掘方法对数据进行分析,根据数据挖掘的目的。选定数据挖掘算法,选择某个特定数据挖掘算法(如汇总、分类、回归、聚类等)用于搜索数据中的模式。
  (3)结果的分析和同化;上面得到的模式模型,有可能是没有实际意义或没有使用价值的。因此需要评估,确定哪些是有效的、有用的模式。评估可以根据用户多年的经验,有些模式也可以直接用数据来检验其准确性。对数据挖掘出的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。
  北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据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,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
  NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块,平台提供了客户端工具,云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux, Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台,可以供Java,Python,C,C#等各类开发语言使用。
  在现今社会,数据挖掘技术已经可以被应用与所有的领域和行业中。在人们生活里的各个方面几乎都可以用到数据挖掘技术数据挖掘技术不但给我们的日常生活带来了巨大的改变和影响,并且这种影响还深深的改变着我们的生活方式。在各个领域的应用也会越来越广泛和深入,相关的研究也会越来越全面和深入,综合应用数据挖掘技术和人工智能技术,为各个行业提供更多帮助。

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