NLPIR大數據處理技術實現多種類智能挖掘

　　當今,信息技術爲人類步入智能社會開啓了大門,帶動了互聯網、物聯網、電子商務、現代物流、網絡金融等現代服務業發展,催生了車聯網、智能電網、新能源、智能交通、智能城市、高端裝備製造等新興產業發展.現代信息技術正成爲各行各業運營和發展的引擎.但這個引擎正面臨着大數據這個巨大的考驗.各類業務數據正以幾何級數的形式爆發,其格式、收集、儲存、檢索、分析、應用等諸多問題,再也不能以傳統的信息處理技術加以解決,對人類實現數字社會、網絡社會和智能社會帶來了極大的障礙.

　　數據無疑是新型信息技術服務和科學研究的基石,而大數據處理技術理所固然地成爲當今信息技術發展的核心熱點,大數據處理技術的蓬勃發展也預示着又一次信息技術革命的到來.另外一方面,隨着國家經濟結構調整、產業升級的不斷深化,信息處理技術的做用將日益凸顯,而大數據處理技術無疑將成爲在國民經濟支柱產業信息化建設中實現核心技術的彎道追趕、跟隨發展、應用突破、減小綁架的最佳突破點.

　　大數據帶來的不只是機遇,同時也是挑戰.傳統的數據處理手段已經沒法知足大數據的海量實時需求,須要採用新一代的信息技術來應對大數據的爆發.大數據技術通常概括爲五大類：

　　基礎架構支持：主要包括爲支撐大數據處理的基礎架構級數據中心管理、雲計算平臺、雲存儲設備及技術、網絡技術、資源監控等技術.大數據處理須要擁有大規模物理資源的雲數據中心和具有高效的調度管理功能的雲計算平臺的支撐.

　　數據採集技術：數據採集技術是數據處理的必備條件,首先須要有數據採集的手段,把信息收集上來,才能應用上層的數據處理技術.數據採集除了各種傳感設備等硬件軟件設施以外,主要涉及到的是數據的ETL(採集、轉換、加載)過程,能對數據進行清洗、過濾、校驗、轉換等各類預處理,將有效的數據轉換成適合的格式和類型.同時,爲了支持多源異構的數據採集和存儲訪問,還需設計企業的數據總線,方便企業各個應用和服務之間數據的交換和共享.

　　數據存儲技術：數據通過採集和轉換以後,須要存儲歸檔.針對海量的大數據,通常能夠採用分佈式文件系統和分佈式數據庫的存儲方式,把數據分佈到多個存儲節點上,同時還需提供備份、安全、訪問接口及協議等機制.

　　數據計算：咱們把與數據查詢、統計、分析、預測、挖掘、圖譜處理、BI商業智能等各項相關的技術統稱爲數據計算技術.數據計算技術涵蓋數據處理的方方面面,也是大數據技術的核心.

　　數據展示與交互：數據展示與交互在大數據技術中也相當重要,由於數據最終須要爲人們所使用,爲生產、運營、規劃提供決策支持.選擇恰當的、生動直觀的展現方式可以幫助咱們更好地理解數據及其內涵和關聯關係,也可以更有效地解釋和運用數據,發揮其價值.在展示方式上,除了傳統的報表、圖形以外,咱們還能夠結合現代化的可視化工具及人機交互手段,甚至是基於最新的處理技術加強現實手段,來實現數據與現實的無縫接口.

　　北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的NLPIR大數據語義智能分析技術是知足大數據挖掘對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準採集、天然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,並針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有精準採集、文檔轉化、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十餘項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，雲服務與二次開發接口等多種產品使用形式。各個中間件API能夠無縫地融合到客戶的各種複雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不一樣操做系統平臺，能夠供Java，Python，C，C#等各種開發語言使用。

　　大數據挖掘已成爲大數據技術最重要的應用，它從大數據中提取、挖掘對業務發展有價值的、潛在的知識，找出趨勢，爲決策層提供有力依據，對產品或服務發展方向起到積極做用，將有力推進企業內部的科學化、信息化管理。在信息管理領域，綜合應用數據分析技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各種知識，將是實現知識檢索和知識管理髮展的必經之路。