灵玖软件NLPIR大数据技术深度挖掘中文自然语言

时间：2019-08-09

　　自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。自然语言处理中的主要任务 ：
　　1. 词性标注与(中文)分词：词性标注是自然语言处理中较基础的研究领域之一。分词则是中文自然语言处理里的重要任务。当前词性标注任务已经较为成熟，发展空间已经不是很大，而中文分词则基本不被外国高校所关注。  
　　2. 语法解析：语法解析长久以来是自然语言理解的核心方法，旨在通过解析语言的语法结构来理解语义。语法解析的研究已持续数十年，做出突破难度较大，国内高校对于这一方向的努力一直不是很多。如何科学地把语法解析结果应用在其它任务中，是当前NLP和计算语言学领域所有研究者共同感兴趣的话题。
　　3. 语言模型：语言模型的基本任务是通过上文预测下文。预测准确率越高，语言模型性能越好，标志着模型对于该语言的学习/拟合能力越强。从应用的角度上说，有利于文本表示学习的性能。 
　　4. 信息检索：信息检索包括文本检索和多媒体检索，是搜索引擎的核心技术，也是自然语言处理领域的重要应用。NLP领域关注的信息检索主要是通过短文本检索长文档的任务，也有通过文本检索图片的任务。信息检索目前主要关注的问题是搜索结果的排序和个性化推荐。  
　　5. 信息抽取：信息抽取旨在从非结构化的文本数据中抽取结构化的目标信息。这是一个热点的任务，但是当前模型大多只能进行单一任务的信息抽取，效果也不是特别好。因此将来一段时间，信息抽取还会是一个热门话题。该任务也是其它行业对人工智能较热切的期待之一。行业外的人经常问自然语言处理能不能做这个做那个，大多数是在问能不能从非结构化的海量文本中提取特定的某些信息。
　　6. 语义表示：语义表示是当前诸多NLP任务的基础之一，目标是将字，词，句，文章的语义表示在合适的向量空间中，以此为基础提高各项任务中模型的性能。随着机器学习的发展，语义表示已成为自然语言处理的一大核心。尤其较近深度学习很火，这一领域也是火得不行。  
　　7. 文本分类：文本分类旨在将不同的文本进行分类，以进行进一步的处理。例如百度曾通过文本分类结果作为广告推荐的依据。目前大多数关于文本分类的研究主要目的是证明文本表示模型的优越性。  
　　8. 机器翻译：有关机器翻译这一任务的研究已延续数十年。与词性标注，语法解析任务不同，机器翻译模型的性能依然不够强。当前流行的方法是应用深度学习实现高性能的机器翻译。  
　　9. 对话系统：对话系统的目标是实现能和人类对话的机器人，这是一个难以实现，难以评测的任务。近年来学术界和工业界对深度学习在对话系统中的应用很感兴趣。该任务会一直是一个热门话题。 
　　10.  问答系统：问答系统可以说是一个简单版的对话系统，通常是在进行关于特定领域内知识的问答。近年来也有人提出阅读理解式的问答(类似*英语阅读理解)，以及关于给定图像进行问答的任务。问答系统比对话系统更*实现和评测，但也存在问答系统面临的诸多问题。  
　　11.  情感计算：情感计算旨在分析社交网络发言、电商平台评论等文本的情感倾向，有较为广阔的应用前景，也受到了广泛关注。目前的情感计算主要是建立在强大的语义表示模型上。
　　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。
　　随着信息技术在我国社会生活各个领域应用的深入,中文信息处理正在成为人们工作和生活中不可或缺的手段，中文信息处理将具有更加广阔的市场。

词条
词条说明
NLPIR大数据处理技术智能挖掘数据语义
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
灵玖软件：NLPIR智能文本摘要技术
当我们的身边的信息越来越多，数据越来越多，链接越来越多的时候，用一句简单的话就能把较重要的信息给表达出来，变得越来越重要。这个技术较早是在气象领域应用起来的，就是用一个固定的格式把预测出来的数据套入进去，后来在金融领域，医疗领域也得到广泛的应用，这样的工具可以很好的帮助从业人员节省一部分时间。应用较广的领域在于新闻，由于新闻信息的过载，人们迫切地希望有这么一个工具可以帮助自己用较短的时间了解较
NLPIR平台打造语义智能教学科研新理念
新世纪以来信息技术呈现出指数级的增长、爆发式的增长，数字化、网络化、智能化加快普及应用，特别是互联网、大数据、人工智能技术与先进制造技术深度融合所形成的新一代智能制造技术，成为了新一轮工业革命的核心竞争力、核心驱动力。大数据是现代人工智能发展的基础，依托于大数据的数据挖掘是人工智能的底层逻辑，而拥有数据挖掘技能数据科学家则是人工智能领域内不可或缺的良好人才。大数据的应用十分广泛，不仅能产生巨
NLPIR/ICTCLA2018分词用户体验日发布新语义技术
“NLPIR-ICTCLA2018分词较新版本发布与用户交流大会暨实验室开发日”将在2018年7月21日北京理工大学召开，此次交流会由大数据搜索与挖掘实验室主办，发布会将发布NLPIR-ICTCLAS2018全新分词版本，展示新版本的NLPIR大数据语义智能分析平台，分享大数据语义理解关键技术，同时将邀请NLPIR-ICTCLAS的*用户分享开发经验和应用案例。NLPIR-ICTCLAS用户大会