NLPIR語義智能平臺支持大數據個性化學習

　　隨着計算機技術的革新，互聯網新媒體的快速發展，人們的生活已經進入高速信息時代。咱們天天的生活都要產生大量數據，所以咱們獲取數據的速度和規模不斷增加，大量數據不斷的被存入存儲介質中造成海量數據。

　　數據挖掘是從存放在數據庫、數據倉庫或者其餘信息庫中大量的不徹底的有噪聲的模糊的隨機的數據中提取隱含在其中的人們事先未知、但潛在有用的信息和知識過程。數據挖掘須要經歷數據收集、數據分析和數據可視化等三個必要階段：

　　(一)數據收集

　　數據收集是挖掘大數據巨大價值的第一步。個性化學習每每由於片斷化不全面的數據信息而不能爲學生提供一個良好的發展機會，而且由於缺少可靠依據而過於依賴經驗判斷。大數據意味着對海量的複雜數據進行全面的收集，包括結構化與非結構化數據的收集。數據收集能夠採用不一樣的方法。

　　(二)數據分析

　　數據分析包括整合、分類、關聯分析等操做，造成分析結果，用於預測學習行爲、優化教育決策、改善學習評估、提供學習反饋及建議等。當數據被轉換成一個可用的形式以後，將分析數據生成可利用信息。數據分析須要實時的數據處理，主要有流處理、批量處理以及兩種模式融合等三種思路。

　　(三)數據可視化

　　數據可視化是挖掘大數據價值的最後階段，經過對數據進行收集與分析，最終須要將數據分析結果以用戶可以識別和接受的圖形語言呈現出來，這就是數據的可視化。

　　大數據時代的來臨，引領學習方式發生變革，基於大數據學習分析技術的個性化學習成爲教育學和認知科學的研究趨勢。提供有針對性的個性化學習是教育發展方向，是技術迴歸教育本質的實踐。

　　NLPIR大數據語義智能分析平臺針對大數據內容採編挖搜的綜合需求，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最新研究成果，前後歷時十八年，服務了全球四十萬家機構用戶，是大數據時代語義智能分析的一大利器。

　　NLPIR大數據語義智能挖掘平臺，針對大數據內容處理的須要，融合了網絡精準採集、天然語言理解、文本挖掘和網絡搜索的技術，提供了客戶端工具、雲服務、二次開發接口。

　　NLPIR可以全方位多角度知足應用者對大數據文本的處理需求，包括大數據完整的技術鏈條：網絡抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標註、實體抽取、詞頻統計、關鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉換、自動註音、文本聚類等。

　　隨着數據挖掘技術應用範圍的不斷擴展，人類社會的方方面年幾乎都會被數據挖掘涉足。儘管數據挖掘本來是做爲一項技術出現的，但因爲數據挖掘自己獨有的理念給人們處理解決各種問題都提供了一個新的思路和方法，在這一點上數據挖掘必定程度上等同於一種方法論，在將來的一段時期裏必將對人類生產生活產生重大影響。

　　你能夠是高校老師與學生，用之於報告、論文等各類文本的處理;

　　你能夠是專業計算機、數據分析專家，用之於技術、項目等研發;

　　你能夠是編輯、自媒體人，用之於內容挖掘、審覈與自動生成。

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　　固然，大數據語義智能挖掘平臺能作的，還有更多!

　　咱們的目標：讀懂天然語言，挖掘數據價值，智能服務生活!