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NLPIR智能语义:行业应用场景是数据挖掘的基础

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ljrj123 发表于 2018-8-9 11:18:15 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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  随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展,数据库技术也进入一个全新的阶段,即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复 杂数据,并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时,也体现出明显的海量信息特征。
  信息爆炸时代.海量信息给人们带来许多负面影响,最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此,人们迫切希望能对海量数据进行深入分析,发现并提取隐藏在其中的信息.以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下,数据挖掘技术应运而生。
  数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础,我们知道,描述或说明一个算法设计分为三个部分:输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库,算法的输出是要发现的知识或模式,算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分,可以确定数据挖掘主要涉及三个方面:挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源,例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库,以及万维网(WEB)等。挖掘方法可以粗分为:统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为:回归分析、判别分析等。机器学习可细分为:遗传算法等。神经网络方法可细分为:前向神经网络、自组织神经网络等。
  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。
  文本挖掘最大的动机是来自于潜藏于电子形式中的大量的文本数据.利用数据挖掘技术处理公司大量的文本数据,将给企业带来巨大的商业价值.另外人们对于文本挖掘的感兴趣的原因还在于:人们有时候并不知道他们到底要找什么,而挖掘能够从数据库中抽取出许多有用的信息.尽管对于文本挖掘的需求是非常强烈的,国内外学者也都在进行积极的研究 。
  NLPIR大语义智能中文信息处理技术的出现已成为中文信息技术研究、发展、应用和产业的提供了重要的帮助,在互联网日益成长的今天,NLPIR大数据语义智能中文信息处理技术将会更加成熟并创新。

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