大數(shù)據(jù)LJParser文本語義分析系統(tǒng)

時間：2017-02-03

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
靈玖軟件：NLPIR-Parser語義挖掘技術(shù)挖掘商業(yè)“石油”
面對信息社會中數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫的爆炸式增長，人們分析數(shù)據(jù)和從中提取有用信息的能力，遠遠不能滿足實際需要。但目前所能做到的只是對數(shù)據(jù)庫中已有的數(shù)據(jù)進行存儲、查詢、統(tǒng)計等功能，但它卻無法發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，較不能根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因就是缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的知識的有力手段，從而導(dǎo)致“數(shù)據(jù)爆炸但知識貧乏”的現(xiàn)象。數(shù)據(jù)挖掘就是為迎合這種要求而產(chǎn)生并*發(fā)展起來
文本挖掘：靈玖大數(shù)據(jù)漢語智能分詞技術(shù)
漢語分詞(Chinese Word Segmentation) 指的是將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。分詞就是將連續(xù)的字序列按照一定的規(guī)范重新組合成詞序列的過程。中文分詞是其他中文信息處理的基礎(chǔ)，搜索引擎只是中文分詞的一個應(yīng)用。其他的比如機器翻譯(MT)、語音合成、自動分類、自動摘要、自動校對等等，都需要用到分詞。漢語自動分詞是目前中文信息處理領(lǐng)域公認的一大難題，也是自然語言理解研究領(lǐng)域
NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實現(xiàn)知識圖譜實體語義展現(xiàn)
在大數(shù)據(jù)時代背景下，隨著海量數(shù)據(jù)的出現(xiàn)以及多數(shù)據(jù)源融合交叉應(yīng)用，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來，知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數(shù)據(jù)管理模式，在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系;其基本組成單位是“實體-關(guān)系-實體”三元組，以及實體及其相關(guān)屬性
NLPIR語義技術(shù)助力解決文本數(shù)據(jù)挖掘難題
近年來，隨著Internet?的迅猛發(fā)展以及人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)能力的大幅度提高，大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本庫不斷涌現(xiàn)。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術(shù)的文本大數(shù)據(jù)挖掘成為人們研究的焦點。數(shù)據(jù)挖掘(KD)是從數(shù)據(jù)中自動抽取模型。數(shù)據(jù)挖掘包括許多步驟：從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中(或從其他來源)**數(shù)據(jù);選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數(shù)據(jù)中不正常的數(shù)據(jù)并補足不夠