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NLPIR知识图谱从文本挖掘到智能语义展现全能

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ljrj123 发表于 2019-7-17 11:48:58 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
  近年来,随着移动通信和互联网技术的快速发展与普及应用,数据挖掘技术得到了越来越多的关注。文本数据挖掘作为自然语言处理、机器学习和数据挖掘等多种技术的交叉研究领域,其研究热度也逐年提升。在学术界,每年都有大量相关论文发表;在工业界,文本数据挖掘被广泛地应用于医疗、金融风控、司法和情报分析等各个领域,极大地帮助了人们提高工作效率和分析挖掘相关信息。
  文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据,而且还要处理其中复杂的语义关系,因此,现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题,一条途径是发展全新的数据挖掘算法直接对非结构化数据进行挖掘,对于数据非常复杂,导致这种算法的复杂性很高;另一条途径就是将非结构化问题结构化,利用现有的数据挖掘技术进行挖掘,目前的文本挖掘一般采用该途径进行。对于语义关系,则需要集成计算语言学和自然语言处理等成果进行分析。
  而随着移动互联网的发展,万物互联成为了可能,这种互联所产生的数据也在爆发式地增长,而且这些数据恰好可以作为分析关系的有效原料。如果说以往的智能分析专注在每一个个体上,在移动互联网时代则除了个体,这种个体之间的关系也必然成为我们需要深入分析的很重要一部分。在一项任务中,只要有关系分析的需求,知识图谱就“有可能”派的上用场。
  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KGB知识图谱引擎,KGB知识图谱引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然语言理解、汉语词法分析,采用KGB语法从结构化数据与非结构化文档中抽取各类知识,大数据语义智能分析与知识推理,深度挖掘知识关联,实时高效构建知识图谱。
  KGB知识图谱引擎核心技术与特色
  1 、KGB知识抽取
  KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎,基于汉语词法分析的基础上,采用KGB语法实现了实时高效的知识生成,可以从非结构化文本中抽取各类知识,并实现了从表格中抽取指定的内容等。
  KGB知识图谱引擎可以定义不同的动作,增加、删除、修改、抽取等等。每一类动作还能自定义各类后处理程序。
  2 、语义智能分析
  NLPIR大数据语义智能分析针对大数据内容采编挖搜的综合需求,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新研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大数据时代语义智能分析的一大利器。
  NLPIR大数据语义智能分析十三大功能:精准采集、文档抽取、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、全文检索与编码转换。
  3 、语义精准搜索
  JZSearch大数据语义精准搜索引擎:是灵玖软件联合中科院与北理工的信息检索专家,针对大数据垂直搜索需求的全文智能检索引擎,融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术,通过人机互动、深度机器学习后具有一定的语义推理能力,是结合了人工智能技术的新一代搜索引擎,具有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。
  大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战,也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间。这将促使中文信息处理方面的高效中文搜索引擎、实时机器翻译、大规模中文文本处理、跨平台中西文自动识别转换、泛中文语义理解、中文电子商务等技术实现重大突破。中文信息处理已成为我国信息技术研究、发展、应用和产业的基础,在互联网日益成长的今天,中文信息处理技术将会更加成熟并创新。

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