灵玖软件：NLPIR智能技术推动NLP语义挖掘快速发展

时间：2019-03-14

　　当前，大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的节点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
　　大数据也是信息产业持续高速增长的新引擎。面对大数据市场的新技术、新产品、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变为“数据驱动”。
　　在自然语言方面，大数据更是是人类相互之间进行信息交流的主要手段和媒介，是相互沟通的桥梁。因此各种语言间的相互理解和认同，在当今社会**化的状况下，便显得尤为重要。自计算机以及计算机技术的发明以来，科学家和语言研究*将精力专注于怎样使得计算机能够理解自然语言的特有含义并进行不同语言问的准确翻译。可以说，计算机语言处理的研究，是集语言学、声学、语音学、计算 机技术和人工智能等多种领域于一体的一项综合性研究。而且其需求前景十分广阔，使得该项研究成为热点。
　　随着计算机技术的快速发展，使得自然语言的处理研究成为可能并逐渐应用于不同语言间的交流，更使得语言在智能识别技术系统中的应用越来越广泛，但是自然语言处理由于在其词库、意义、语义和国家民族的适用性方面的歧义性和复杂性，给智能识别带来了研究的困难，可以说，如何准确地识别自然语言的正确含义，提高智能识别技的智能型，将是基于计算机智能识别的自然语言处理研究的长期任务。由于现代计算机智能识别的自然语言处理技术涵盖了包括语言学、计算机科学、认知神经科学、数学、人工智能等多个学科领域，集中体现了现代技术研究的跨学科性，准确传递人类语言的正确含义的目标不会改变。
　　北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是满足大数据挖掘对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台是根据中文数据挖掘的综合需求,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,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
　　NLPIR大数据语义智能分析平台主要有精准采集、文档转化、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索、编码转换等十余项功能模块，平台提供了客户端工具，云服务与二次开发接口等多种产品使用形式。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，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，Python，C，C#等各类开发语言使用。
　　数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。

词条
词条说明
大数据文本分析：灵玖自然语言中文语义分词系统
自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言。自然语言具备两个属性：语言属性与自然属性。“语言”属性表现为公认的某些约定俗成的内在规律性;“自然”属性是说并不存在某个人为制造的、严格的语法规则体系来约定人们的语言表达方式，这是和程序设计语言大相径庭的。自然语言需要遵循一定的内在规律，但更大程度上是“存在即
灵玖软件：NLPIR大数据提供智能挖掘技术方案
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大数据关键敏感词采集系统
互联网自产生那天起就有着强大的功能，随着世界网民数量的激增，近十年来，移动互联网网民更是呈现指数级的增长。在Web2.0的新环境下，基于互联网的舆论平台包括论坛、微博、微信、QQ、网络购物商业平台等所有开放平台成为巨大的信息场，这些信息不仅巨大(数据存储量已经从TB级别升至PB级别)，而且体现了及时性、互动性、流动性等属性，传统的数据收集(主要指结构性数据)和舆情分析方法处理能力非常有限，也影响
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