“大數(shù)據(jù)”作為時(shí)下最火熱的it行業(yè)的詞匯，隨之?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安  全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)量的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)(big data)也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注。大數(shù)據(jù)通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像mapreduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對(duì)數(shù)據(jù)的“加工能力”，通過(guò)“加工”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。且中國(guó)物聯(lián)網(wǎng)校企聯(lián)盟認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，依靠大數(shù)據(jù)提供足夠有利的資源。

靈玖軟件nlpir大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)針對(duì)大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語(yǔ)言理解、文本挖掘和語(yǔ)義搜索的研究成果,先后歷時(shí)十八年,服務(wù)了全球四十萬(wàn)家機(jī)構(gòu)用戶,是大數(shù)據(jù)時(shí)代語(yǔ)義智能分析的一大利器。

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nlpir大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)主要功能:

1、精準(zhǔn)采集:對(duì)境內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)海量信息實(shí)時(shí)精準(zhǔn)采集,有主題采集(按照信息需求的主題采集)與站點(diǎn)采集兩種模式(給定網(wǎng)址列表的站內(nèi)定點(diǎn)采集功能)。

2、文檔抽取:對(duì)doc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式,進(jìn)行文本信息抽取,信息抽取準(zhǔn)確,效率達(dá)到大數(shù)據(jù)處理的要求。

3、新詞發(fā)現(xiàn):從文本中挖掘出新詞、新概念,用戶可以用于專(zhuān)業(yè)詞典的編撰,還可以進(jìn)一步編輯標(biāo)注,導(dǎo)入分詞詞典中,提高分詞系統(tǒng)的準(zhǔn)確度,并適應(yīng)新的語(yǔ)言變化。

4、批量分詞:對(duì)原始語(yǔ)料進(jìn)行分詞,自動(dòng)識(shí)別人名地名機(jī)構(gòu)名等未登錄詞,新詞標(biāo)注以及詞性標(biāo)注。并可在分析過(guò)程中,導(dǎo)入用戶定義的詞典。

5、語(yǔ)言統(tǒng)計(jì):針對(duì)切分標(biāo)注結(jié)果,系統(tǒng)可以自動(dòng)地進(jìn)行一元詞頻統(tǒng)計(jì)、二元詞語(yǔ)轉(zhuǎn)移概率統(tǒng)計(jì)。針對(duì)常用的術(shù)語(yǔ),會(huì)自動(dòng)給出相應(yīng)的英文解釋。

6、文本聚類(lèi):能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析出熱點(diǎn)事件,并提供事件話題的關(guān)鍵特征描述。同時(shí)適用于長(zhǎng)文本和短信、微博等短文本的熱點(diǎn)分析。

7、文本分類(lèi):根據(jù)規(guī)則或訓(xùn)練的方法對(duì)大量文本進(jìn)行分類(lèi),可用于新聞分類(lèi)、簡(jiǎn)歷分類(lèi)、郵件分類(lèi)、辦公文檔分類(lèi)、區(qū)域分類(lèi)等諸多方面。

8、摘要實(shí)體:對(duì)單篇或多篇文章,自動(dòng)提煉出內(nèi)容摘要,抽取人名、地名、機(jī)構(gòu)名、時(shí)間及主題關(guān)鍵詞;方便用戶快速瀏覽文本內(nèi)容。

9、智能過(guò)濾:對(duì)文本內(nèi)容的語(yǔ)義智能過(guò)濾審查,內(nèi)置國(guó)內(nèi)最全詞庫(kù),智能識(shí)別多種變種:形變、音變、繁簡(jiǎn)等多種變形,語(yǔ)義精準(zhǔn)排歧。

10、情感分析:針對(duì)事先指定的分析對(duì)象,系統(tǒng)自動(dòng)分析海量文檔的情感傾向:情感極性及情感值測(cè)量,并在原文中給出正負(fù)面的得分和句子樣例。

11、文檔去重:快速準(zhǔn)確地判斷文件集合或數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在相同或相似內(nèi)容的記錄,同時(shí)找出所有的重復(fù)記錄。

在大數(shù)據(jù)背景下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)在各行各業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用,所以為了更好地滿足應(yīng)用的需要,我們必須切實(shí)加強(qiáng)對(duì)其特點(diǎn)的分析,并結(jié)合實(shí)際需要,切實(shí)注重?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,才能促進(jìn)其應(yīng)用成效的提升。