隨著科技的迅猛發展，大數據、云計算、人工智能等高新技術，能夠讓風險變得可知可控，實現從事后被動應對向事前精準防控轉變，大數據已滲透到軍事、金融、通訊等行業領域之中。步入大數據時代，新技術為數據挖掘工作的創新提供了無限的發展空間。

數據挖掘(data mining)，就是從存放在數據庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數據挖掘，在人工智能領域，習慣上又稱為數據庫中知識發現，也有人把數據挖掘視為數據庫中知識發現過程的一個基本步驟。知識發現過程以下三個階段組成：(1) 數據準備，(2)數據挖掘，(3) 結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

而文本挖掘不但要處理大量的結構化和非結構化的文檔數據，而且還要處理其中復雜的語義關系，因此，現有的數據挖掘技術無法直接應用于其上。對于非結構化問題，一條途徑是發展全新的數據挖掘算法直接對非結構化數據進行挖掘，對于數據非常復雜，導致這種算法的復雜性很高;另一條途徑就是將非結構化問題結構化，利用現有的數據挖掘技術進行挖掘，目前的文本挖掘一般采用該途徑進行。對于語義關系，則需要集成計算語言學和自然語言處理等成果進行分析。

nlpir大數據語義智能分析平臺針對大數據內容采編挖搜的綜合需求，融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的最新研究成果，先后歷時十八年，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需要，融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和網絡搜索的技術，提供了客戶端工具、云服務、二次開發接口。

nlpir能夠全方位多角度滿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、詞性標注、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、自動注音、文本聚類等。

隨著數據挖掘技術應用范圍的不斷擴展，人類社會的方方面年幾乎都會被數據挖掘涉足。盡管數據挖掘原本是作為一項技術出現的，但由于數據挖掘本身獨有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個新的思路和方法，在這一點上數據挖掘一定程度上等同于一種方法論，在未來的一段時期里必將對人類生產生活產生重大影響。

你可以是高校老師與學生，用之于報告、論文等各種文本的處理;

你可以是專業計算機、數據分析專家，用之于技術、項目等研發;

你可以是編輯、自媒體人，用之于內容挖掘、審核與自動生成。

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當然，大數據語義智能挖掘平臺能做的，還有更多!

我們的目標：讀懂自然語言，挖掘數據價值，智能服務生活!