語(yǔ)義分析：靈玖大數(shù)據(jù)文本挖掘

時(shí)間：2020-01-05作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：1107

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  詞條說明

• 語(yǔ)義分析：靈玖大數(shù)據(jù)文本挖掘

  大數(shù)據(jù)挖掘是伴隨者互聯(lián)網(wǎng)的普及應(yīng)用和傳統(tǒng)信息檢索技術(shù)的不足提出并發(fā)展起來的。大數(shù)據(jù)挖掘是從大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式（其中的數(shù)據(jù)可以存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)中），它旨在解決數(shù)據(jù)挖掘、信息檢索、知識(shí)抽取以及較廣泛的商業(yè)問題。面向大數(shù)據(jù)的挖掘比面向數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)挖掘要復(fù)雜，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)往往是無(wú)結(jié)構(gòu)的，通常是用長(zhǎng)的句子或短語(yǔ)來表達(dá)文檔類信息；有些則可能是半結(jié)構(gòu)化的，當(dāng)然也包括大量的異構(gòu)信息、

• 大數(shù)據(jù)漢語(yǔ)分詞：靈玖NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

  數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、較終可理解的模式的非平凡過程，簡(jiǎn)單的說，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。 NLPIR數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類、預(yù)測(cè)、時(shí)序模式和偏差分析等。 ⑴關(guān)聯(lián)分析(association

• 靈玖大數(shù)據(jù)NLPIR挖掘平臺(tái)解決文本需求

  Internet技術(shù)的發(fā)展與成熟，使得人們可獲得的信息越來越多。面對(duì)海量信息，人們已經(jīng)不能簡(jiǎn)單地靠人工來處理所有的信息，需要輔助工具來幫助人們較好地發(fā)現(xiàn)、過濾和管理這些信息資源。 與拉丁語(yǔ)系的文本不同，中文并不使用空格作為詞語(yǔ)間的分隔符。比如當(dāng)我們說“We love coding.”，這句英文使用了兩個(gè)空格來分割三個(gè)英文詞匯;如果用中文做同樣的表述， 就是“我們愛寫代碼?！?，其中不包含任何空格。

• 大數(shù)據(jù)LJParser文本語(yǔ)義分析系統(tǒng)

  隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的*發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上共享的文本呈海量趨勢(shì)增長(zhǎng)，包括各種環(huán)境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲(chǔ)、管理、檢索和使用這些文本數(shù)據(jù)，是擺在人們面前巨大的挑戰(zhàn)和亟待解決的研究問題。文本語(yǔ)義分析與挖掘是解決上述問題的基礎(chǔ)。 互聯(lián)網(wǎng)大環(huán)境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結(jié)構(gòu)化;2)多尺度;3)海量;4)復(fù)雜關(guān)聯(lián);5)多樣化。LJParser文本語(yǔ)義分析系統(tǒng)結(jié)合人工智能、統(tǒng)計(jì)分析