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NLPIR语义智能:大数据挖掘是让信息不断增值

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ljrj123 发表于 2018-9-10 13:45:35 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

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  当前,我们的世界已经迈入大数据(Big Data)时代,随着互联网、物联网、云计算等信息技术的迅猛发展,信息技术与人类世界、经济、军事、科研、生活等方面不断交叉融合,催生了超越以往任何年代的巨量数据。数据正在变得无处不在、触手可及,数据的背后隐藏着信息,而信息之中蕴含着知识和智慧。
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  大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为,物联网的发展离不开大数据,依靠大数据提供足够有利的资源。
  大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程和科学问题尚未被重视。大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程;大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。 
      大数据的4个“V”,或者说特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低,商业价值高。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
  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。
  “大数据”的本质实际上是数据生产的社会化,其对统计尤其是政府统计的冲击是重大的,不仅涉及到整个统计流程,更加对当前的政府统计管理体制、机构设置、数据价值等方面形成了挑战。可以大胆预测,未来政府统计的政府角色会被统计专业性取代,经济分析的职能会被更为专业的经济分析部门取代,宏观数据的重要性会让位于更有信息价值的微观数据。
  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。

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