NLPIR大数据智能挖掘文本语义

大数据分析

　　随着大数据的兴起，隐藏在大数据背后的相关技术也逐渐被揭开神秘的面纱，其中，数据挖掘即是大数据应用过程中非常重要的环节。

　　数据挖掘(Data mining，简称DM)从狭义上是指从数据库中提取知识。具体的说是在数据库中，对数据进行一定的处理，从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息。这些信息通常是以知识、规则或约束等形式来表现。在其他文献中有许多类似的提法，例如：数据分析，知识获取，知识萃取，数据构成等。

　　而现阶段数据挖掘及利用所存在着一些问题，主要问题是：

　　一、数据收集来源单一

　　目前数据新闻面临的首要问题就是缺乏可收集的数据信息源，或者数据库信息过于单一，缺乏全面、结构性的数据源数据库。从我国的情况来看，作为常用来源的商业数据库中的数据，通常只集中在某一个方面，其所能描述的用户特征也只是片面和单一角度的认识。

　　二、数据处理能力有限

　　除了数据来源单一以外，数据新闻目前存在的第二个问题是，处理数据能力有限。而数据处理和分析能力是决定数据挖掘的关键环节。目前，我们所使用的数据处理工具和算法都还比较传统，不适用大数据规模大、体量大的特点。

　　三、数据可视化表达程度有限

　　数据挖掘的第三个环节是数据展示，即可视化表达数据处理结果。数据可视化，在今天已经是一个固定的概念，指的是将数据信息的“量值”或“关系”等转变为直观的图形。数据的可视化加工，目前主要包括将数值型、文本型的数据及其关系用视觉化手段，例如图片、动画等形式呈现出来。

　　随着大数据的发展和创新，对数据处理的能力越来越来强，可以对大量的数据进行精确的分析和挖掘，其中NLPIR文本搜索与挖掘系统是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，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。

　　NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。

　　数据挖掘技术随着大数据时代的到来已变幻出更强的功能特征，而在大数据服务商的精耕细作下，也必将为各行业带来进步的动力。