随着数据技术的飞速发展以及广泛应用，许多企业和部门建立了自身的数据管理系统，经过长年努力，已经积累了越来越多的数据。于是，人们开始渴望通过对这些庞大的数据分析得到更多的有助于决策的信息。虽然，目前的数据系统可以高效率地实现数据的录入、查询、统计等功能，但由于数据量庞大以及数据库系统中分析方法的严重缺乏，使得它无法发现数据中隐藏的相互联系，更无法根据当前和历史的数据去预测未来的发展趋势。因此，出现了所谓“数据多，知识少”的现象，造成了严重的资源浪费。 建立在数据系统之上的计算机决策支持系统出现，为进行高层次的数据决策分析提供了良好的思路和方法。但由于决策支持系统在数据的采集、分析方法上的灵活性等方面存在局限性，使得人们不得不寻求更有效的途径去开拓数据决策分析的思路。计算机人工智能为此作出了巨大贡献。人工智能经历了博奕、自然语言理解、知识工程等阶段，已经进入了机器学习的热点阶段。 NLPIR文本搜索与挖掘系统针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，专门针对原始文本集进行处理和加工，提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中，适应于众多应用场景。 NLPIR文本搜索与挖掘开发平台的十二大功能： 1. 全文精准检索：支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR邻近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯、韩语等多种少数民族语言的检索。可以无缝地与现有文本处理系统与数据库系统融合。 2. 新词发现：从文件集合中挖掘出内涵的新词语列表，可以用于用户专业词典的编撰;还可以进一步编辑标注，导入分词词典中，从而提高分词系统的准确度，并适应新的语言变化。 3. 分词标注：对原始语料进行分词、自动识别人名地名机构名等未登录词、新词标注以及词性标注。并可在分析过程中，导入用户定义的词典。 4. 统计分析与术语翻译：针对切分标注结果，系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计(统计两个词左右连接的频次即概率)。针对常用的术语，会自动给出相应的英文解释。 5. 文本聚类及热点分析：能够从大规模数据中自动分析出热点事件，并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。 6. 分类过滤：针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出符合需求的样本。 7. 正负面分析：针对事先指定的分析对象和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出正负面的得分和句子样例。 8. 自动摘要：能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容的精华，方便用户快速浏览文本内容。 9. 关键词提取：能够对单篇文章或文章集合，提取出若干个代表文章中心思想的词汇或短语，可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。 10. 文档去重：能够快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录，同时找出所有的重复记录。 11. HTML正文提取：自动剔除导航性质的网页，剔除网页中的HTML标签和导航、广告等干扰性文字，返回有价值的正文内容。适用于大规模互联网信息的预处理和分析。 12. 编码自动识别与转换：自动识别内容的编码，并把编码统一转换为GBK编码。 数据挖掘是一门交叉学科，它汇聚了数据库、人工智能、统计学、可视化、并行计算等不同学科和领域，近年来受到各界的广泛关注。
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发表于 2017-11-13 14:33:40
