NLPIR智能語義技術從採集到分析一步到位

　　隨着計算機技術的發展，信息數據愈來愈多，如何從海量數據中提取對人們有價值的信息已經成爲一個很是迫切的問題。由此產生了數據挖掘技術，它是一門新興的交叉學科，聚集了來自機器學習、模式識別、數據庫、統計學、人工智能等各領域的研究成果。聚類分析是數據挖掘中的一個重要研究領域。它在圖像處理、入侵檢測和生物信息學等方面有着極爲重要的應用。數據挖掘是從大量數據中提取出可信、 新穎、 有效並能被人理解的模式的高級處理過程。 其目標是從數據庫中發現隱含的、 有意義的知識。

　　數據無處不在，且大數據可以超越「物聯網」、「雲計算」開創本身的時代，這與其自身的特徵密不可分。

　　第一，種類多。隨着社會進步，傳感器的種類與日增多且社交網絡、智能設備被更多人承認，數據類型也相對增多。目前，數據除去傳統的關係數據還包括視頻、網頁、文檔、音頻以及郵件等還沒有處理、不具有結構模式或者半結構模式的數據。

　　第二，高速流動。傳統的數據流動速度是指對數據擷取、存數及分析具備價值信息的速度。然而，大數據由於其數據量的巨大，快速變更的數據造成數據流的特色，傳統的處理方式已經沒法處理這樣高速流動的數據，進而數據處理已經由TB級上升到PB級。

　　第三，數據量巨大。通常，大數據指的是超過10TB規模的數據量。而致使這種結果的緣由有三，一是咱們爲可以瞭解更多事物而不斷使用各種儀器，並存儲這些事物部分或者所有的數據;二是集成電路的成本下降使得不少儀器智能化發展，自行存儲數據;三是咱們爲可以隨時傳遞信息而使用各種的通訊工具，尤爲是機器到機器傳遞方式的誕生更是致使了交流數據激增。

　　第四，低價值密度。雖然數據量不斷增加，可是這些數據中具備意義的信息卻沒有以相應比例進行增加，這會加大咱們得到須要信息的難度 。例如，「4V」 不只表明數據量巨大，同時也表明數據分析將會更加複雜，更難達到要求的效率。

　　數據挖掘是大數據時代的關鍵技術，通常，數據挖掘的功能有兩類，即描述和預測。描述性挖掘用於展示集體數據的通常特性，而預測性挖掘用於推算處理數據，完成預測目的。數據玩具功能同目標數據的類型有關，有些功能適用於不一樣類型的數據，有些功能則只適用於某種特定數據。數據挖掘功能可以讓人得知未知信息，提高數據價值，從而應用到了不一樣領域。

　　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。

　　在現今社會，數據挖掘技術已經能夠被應用與全部的領域和行業中。在人們生活裏的各個方面幾乎均可以用到數據挖掘技術數據挖掘技術不但給咱們的平常生活帶來了巨大的改變和影響，而且這種影響還深深的改變着咱們的生活方式。在各個領域的應用也會愈來愈普遍和深刻，相關的研究也會愈來愈全面和深刻，綜合應用數據挖掘技術和人工智能技術，爲各個行業提供更多幫助。