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NLPIR大数据智能平台新的算法提高语义识别 [复制链接]

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  近年来,随着云计算和物联网概念的提出,信息技术得到了前所未有的发展,而大数据则是在此基础上对现代信息技术革命的又一次颠覆,所以大数据技术主要是从多种巨量的数据中快速的挖掘和获取有价值的信息技术,因而在云时代的今天,大数据技术已经被我们所关注,所以数据挖掘技术成为最为关键的技术。尤其是在当前在日常信息关联和处理中越来越离不开数据挖掘技术和信息技术的支持。


  互联网数据中心对大数据的定义为:为更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。所有对大数据的定义基本上是从大数据的特征出发,通过这些特征的阐述和归纳给出其定义。在这些定义中,可将大数据的特点总结为:规模性(volume)、多样性(variety)、高速型(velocity)和价值性(value)。
  大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
  NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大数据时代语义智能分析的一大利器。
  NLPIR大数据语义智能挖掘平台,针对大数据内容处理的需要,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术,提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。
  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。
  数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术,可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来,伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新,开发,而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展,大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。

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