NLPIR智能平臺結合天然語言理解預測行業發展

　　隨着大數據、深度學習、雲計算這三大要素推進，從初步的應用到搜索、聊天機器人上，到經過對上下文的理解，知識的把握，天然語言處理技術將迎來進步最快的一個時期。國內 NLP領域的創業公司不斷進行其商業化探索。
　　天然語言理解是計算機科學中的一個引人入勝的、富有挑戰性的課題。從計算機科學特別是從人工智能的觀點看，天然語言理解的任務是創建一種計算機模型，這種計算機模型可以給出象人那樣理解、分析並回答天然語言(即人們平常使用的各類通俗語言)的結果。
　　天然語言理解技術的含義： 
　　首先, 天然語言是極其複雜的符號系統。一我的儘管能夠對本身的母語運用自如, 但卻沒法把本身母語的構成規律、意義的表達規律和語言使用的規律用計算機能夠接受的方式完全說清楚。傳統的語言學是在沒有計算機參照的條件下發展起來的, 雖然爲天然語言理解積累了寶貴的財富, 但那是講給人的, 真正要讓語言學知識變成計算機上可操做的, 毫不是那麼簡單, 也不能那麼模糊。這個目標的實現,須要大量又懂語言學又懂計算機的人在正確的技術路線的指導下一塊兒作很是大規模的基本建設, 毫不是一拍腦殼想出個「絕招」就能解決的。
　　其次, 天然語言的各個層次上都含有巨大的不肯定性。在語音和文字層次上,有一字多音、一音多字的問題; 在詞法和句法層次上, 有詞類詞性、詞邊界、句法結構的不肯定性問題; 在語義和語用層次上, 也有大量的因種種緣由形成的內涵、外延、指代、言外之義的不肯定性。語言學上把這些不肯定性叫作「歧義」。歧義通常不能經過發生歧義的語言單位自身得到解決, 而必須藉助於更大的語言單位乃至非語言的環境背景因素和常識來解決。人類有很強的依靠總體消除局部不肯定性的能力和常識推理能力, 體如今語言上就是利用語境信息和常識消除歧義的能力。使計算機得到一樣強大的能力, 是從事天然語言理解的學者求之不得的目標。
　　另外, 天然語言不是一成不變的死的語言, 它在社會生活中發展, 在操不一樣語言和同一語言的不一樣變體的人們之間的相互影響中變化。一個詞、一個說法可能在一晚上之間忽然流行起來; 特殊的人羣結構變化會致使新的語言或新的語言變體 (如方言) 的出現。這些都要求理解天然語言的計算機程序要具備對外界語言環境的應變能力。
　　最後一點, 天然語言是人們交流思想的工具。既然交流的是思想, 那思想自己在計算機裏的組織結構就顯得格外重要。在人工智能裏, 這就是「知識表示」的問題。能夠說, 在知識表示問題上的突破, 對於天然語言理解的進展將產生決定性的影響。
　　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。
　　天然語言處理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。