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  随着科技的发展和网络的普及,人们可获得的数据量越来越多,这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的,这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。
  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。
  文本挖掘是由数据挖掘衍生而来的。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。因此,数据挖掘也体现在对一些事实或观察数据的集合中寻找模式并提出决策支持的过程。
  文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据,而且还要处理其中复杂的语义关系,因此,现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题,一条途径是发展全新的数据挖掘算法直接对非结构化数据进行挖掘,对于数据非常复杂,导致这种算法的复杂性很高;另一条途径就是将非结构化问题结构化,利用现有的数据挖掘技术进行挖掘。对于语义关系,则需要集成计算语言学和自然语言处理等进行分析。
    NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求,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,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大数据时代语义智能分析的一大利器。
    NLPIR大数据语义智能挖掘平台,针对大数据内容处理的需要,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术,提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。
    NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
    数据挖掘技术是近几年新产生的网络技术,可是它的广泛应用性受到了很多公司以及研究人员的喜爱。这些年来,伴随着时间的推移以及网络技术的不断发展大数据挖掘技术不断的被更新,开发,而且在金融、管理、教学等行业中都得到了广泛的应用。我相信随着网络技术的不断发展,大数据挖掘技术的应用面将会越来越广。
    你可以是高校老师与学生,用之于报告、论文等各种文本的处理;
    你可以是专业计算机、数据分析专家,用之于技术、项目等研发;
    你可以是编辑、自媒体人,用之于内容挖掘、审核与自动生成。
    ......
    当然,大数据语义智能挖掘平台能做的,还有更多!
    我们的目标:读懂自然语言,挖掘数据价值,智能服务生活!

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