语义分析：灵玖大数据文本挖掘

时间：2020-01-05

大数据挖掘是伴随者互联网的普及应用和传统信息检索技术的不足提出并发展起来的。大数据挖掘是从大数据中发现有用的模式（其中的数据可以存放在数据库、数据仓库或其他信息库中），它旨在解决数据挖掘、信息检索、知识抽取以及更广泛的商业问题。面向大数据的挖掘比面向数据库和数据仓库的数据挖掘要复杂，因为大数据往往是无结构的，通常是用长的句子或短语来表达文档类信息；有些则可能是半结构化的，当然也包括大量的异构信息、冗余信息等，对诸如广告、导航条、动画等无关信息的甄别与处理也都是需要考虑的问题。
大数据挖掘也是一个交叉学科，它涉及信息检索（信息检索可以看成是大数据挖掘的初级阶段）、人工智能、机器学习、概率论以及数据库等。在大数据搜索和检索中，常常需要对结果进行处理和内容挖掘。应用数据分析与挖掘方法，可以帮助人们从海量网络信息中提取知识，为访问者、站点经营者以及包括电子商务在内的基于因特网的商务活动提供决策支持。由于大数据的海量、冗余、异构等复杂特点，给传统的数据挖掘技术提出了很多亟待解决的难题。
作为大数据挖掘领域中的一个重要研究分支，文本挖掘与处理主要研究从非结构化及半结构化的海量Web文本信息中挖掘有价值的信息，处理其中可能隐藏着的概念及其联系，并完成可能的知识发现。
文本挖掘与处理的主要对象是自然语言。自然语言的多样性和复杂性决定了计算机往往很难实现对自然语言的完全理解。
在语言的深层挖掘上，目前的语言学研究和计算语言学研究尚不能充分地理解语言的内在含义，而精细语言分析也往往并不能充分解决复杂的现实问题。因此，浅层语言分析可能是目前可行的一条研究路线。一方面，它能够针对需求抽取语言表层之下特定的关键信息；另外一方面，它兼顾了分析结果的准确性和系统的实用性。
灵玖NLPIR文本挖掘与处理技术也多是以某种浅层语言分析技术分析以自然语言表示的文本信息，从中挖掘出诸如新特征词、有意义串、关键词等，并在此基础上完成对文本信息的信息抽取、分类、聚类、检索、话题跟踪等处理工作。在对以自然语言表示的文本进行挖掘与处理时，要使用自然语言理解与处理、信息检索的相关技术。计算机需要对自然语言表达的内在内容进行建模，转化为可计算的数据结构，尽可能地进行表层的理解并进一步提取其深层的语义信息。但自然语言的较端复杂性也给利用计算机来完成这种处理工作带来较大的困难。

词条
词条说明
NLPIR教学科研平台为大数据人才提供机遇
“大数据”这个名字来源于两个方面。一方面是源于数据繁多，也就是我们为什么称之为大数据。另一方面是源于数据的无序性。过去，计算机只能处理以一种形式输入的数据。当你输入的数据形式不对时，你要去重新调整它。大数据的本质就是能处理那些并非必要的数据。运用大数据的领域可以涉及生活的方方面面。大数据在产业这里的运用可能是更为重要。同时，这一方面的运用真的能够通过改变产品的本质和外观，较终会改变世界。数据
NLPIR大数据处理技术实现多种类智能挖掘
当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网、物联网、电子商务、现代物流、网络金融等现代服务业发展,催生了车联网、智能电网、新能源、智能交通、智能城市、高端装备制造等新兴产业发展.现代信息技术正成为各行各业运营和发展的引擎.但这个引擎正面临着大数据这个巨大的考验.各种业务数据正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理技术加以解决,对
NLPIR语义分析解决自然语言理解技术难题
随着计算机科学的不断发展和成熟，计算机应用开始迈人知识处理、语言理解阶段，人们对计算机的智能提出了新的要求随着社会的日益信息化，人们越来越强烈地希望能更好地同计算机交流。自然语言就是这样一个媒介。自然语言理解是计算机科学中的一个引人入胜的、富有挑战性的课题。从计算机科学特别是从人工智能的观点看，自然语言理解的任务是建立一种计算机模型，这种计算机模型能够给出象人那样理解、分析并回答自然语言(即人
灵玖LJParser挖掘系统挖掘大数据信息
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找