NLPIR語義分析平臺為中文分詞開創新途徑

時間：2019-04-11作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：309

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  詞條說明

• Nlpir Parser數據智能平臺文本挖掘系統

  文本挖掘(Text Mining)是一個從結構化或非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程。文本挖掘的主要目的是從非結構化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識。可以看成是基于數據庫的數據挖掘或知識發現的擴展。 文本挖掘是從數據挖掘發展而來，因此其定義與我們熟知的數據挖掘定義相類似。但與傳統的數據挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現在：文檔本身是半結構化或非結構化的，無確定形式并

• NLPIR大數據平臺新功能力助中文語義深度挖掘

  當今，數據挖掘研究被認為是繼互聯網之后信息技術領域的又一個新浪潮，許多高科技預測*認為：過去五年，高科技的發展已基本完成了**階段的使命一一網絡化;未來的五年，高科技將進入其*二階段的發展——以數據挖掘為基礎的知識管理。數據挖掘作為知識開發和創新的數學工具可以廣泛地應用于金融、市場開發、醫療診斷決策、交通管理、企業業績評枯等眾多的社會信息化領域，以此提高上述行業數據分析的可靠性和精確度。 數據

• NLPIR大數據智能系統實現知識圖譜實體語義展現

  在大數據時代背景下，隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用，傳統的數據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據管理模式，在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組，以及實體及其相關屬性

• NLPIR大數據語義系統文本數據分析挖掘平臺

  近年來，隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高，大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術的文本自動分類方法成為人們研究的焦點。 數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域,文本挖掘則發展歷史較短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意,文本挖掘便日益重要起來,可見文本挖掘技術是從信息抽取以