Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺(tái)文本挖掘系統(tǒng)

時(shí)間：2017-05-02作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：224

　　文本挖掘(Text Mining)是一個(gè)從結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)化文本文檔中提取有趣的、重要的模式和知識(shí)。可以看成是基于數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)發(fā)現(xiàn)的擴(kuò)展。
　　文本挖掘是從數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展而來，因此其定義與我們熟知的數(shù)據(jù)挖掘定義相類似。但與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相比，文本挖掘有其*特之處，主要表現(xiàn)在：文檔本身是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，無確定形式并且缺乏機(jī)器可理解的語義;而數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象以數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，并利用關(guān)系表等存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)來發(fā)現(xiàn)知識(shí)。文本挖掘是指從大量文本數(shù)據(jù)中抽取事先未知的、可理解的、較終可用的知識(shí)的過程，同時(shí)運(yùn)用這些知識(shí)較好地組織信息以便將來參考。
　　靈玖軟件Nlpir Parser數(shù)據(jù)智能平臺(tái)文本挖掘系統(tǒng)針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的需要，融合了自然語言理解、網(wǎng)絡(luò)搜索和文本挖掘的技術(shù)，提供了用于技術(shù)二次開發(fā)的基礎(chǔ)工具集。其主要流程是：
　　一、全文精準(zhǔn)檢索獲取文本
　　一般來說網(wǎng)絡(luò)文本的獲取，主要是網(wǎng)頁的形式，就是獲取一個(gè)文本數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)集)。利用一個(gè) 爬蟲技術(shù),抓取到網(wǎng)絡(luò)中的信息。爬取的策略有廣度和深度爬取;支持維語、藏語、蒙語、阿拉伯、韓語等多種少數(shù)民族語言的檢索?？梢詿o縫地與現(xiàn)有文本處理系統(tǒng)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)融合。
　　二、對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理
　　我們獲取了文本數(shù)據(jù)，我們還需要對(duì)文本中的信息進(jìn)行篩選 。針對(duì)事先*的規(guī)則和示例樣本，系統(tǒng)自動(dòng)從海量文檔中篩選出符合需求的樣本。
　　三、分詞系統(tǒng)
　　經(jīng)過上面的步驟，我們會(huì)得到比較干凈的素材。我們知道，文本中起到關(guān)鍵作用的是一些詞，甚至主要詞就能起到?jīng)Q定文本取向，肯定是對(duì)文章中的中心詞進(jìn)行分析得到的結(jié)果。而在找出中心詞之前，首先得在每個(gè)文本中得到所有詞。這里就會(huì)用到一個(gè)分詞系統(tǒng)或者說分詞工具?，F(xiàn)在針對(duì)中文分詞，出現(xiàn)了很多分詞的算法 ，有較大匹配法、較優(yōu)匹配法、機(jī)械匹配法、逆向匹配法、雙向匹配法等等?，F(xiàn)在使用比較的是ICTCLAS /Nlpir漢語分詞系統(tǒng)，該算法經(jīng)過眾多科學(xué)家的認(rèn)定是當(dāng)今中文分詞中較好的，并且支持用戶自定義詞典，加入詞典,;對(duì)新詞，人名，地名等的發(fā)現(xiàn)也具有良好的效果。
　　四、統(tǒng)計(jì)分析與術(shù)語翻譯
　　針對(duì)切分標(biāo)注結(jié)果，系統(tǒng)可以自動(dòng)地進(jìn)行一元詞頻統(tǒng)計(jì)、二元詞語轉(zhuǎn)移概率統(tǒng)計(jì)(統(tǒng)計(jì)兩個(gè)詞左右連接的頻次即概率)。針對(duì)常用的術(shù)語，會(huì)自動(dòng)給出相應(yīng)的英文解釋。
　　五、大數(shù)據(jù)聚類及熱點(diǎn)分析
　　經(jīng)過上面的步驟，我們基本能夠得到一些詞。但不是所有的詞都有意義的，有些詞會(huì)在這個(gè)文本集*量出現(xiàn)，有些只是出現(xiàn)少數(shù)幾次而已。他們往往也不能決定文章的內(nèi)容。使用改進(jìn)后的 TF*IDF 往往起到的效果是較好的。能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析出熱點(diǎn)事件，并提供事件話題的關(guān)鍵特征描述。同時(shí)適用于長(zhǎng)文本和短信、微博等短文本的熱點(diǎn)分析。
　　文本挖掘是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的。它在商業(yè)智能、信息檢索、生物信息處理等方面都有廣泛的應(yīng)用;例如，客戶關(guān)系管理，自動(dòng)郵件回復(fù)，垃圾郵件過濾，自動(dòng)簡(jiǎn)歷評(píng)審，搜索引擎等等。


靈玖中科軟件（北京）有限公司專注于大數(shù)據(jù)開發(fā),大數(shù)據(jù)搜索與挖掘,大數(shù)據(jù)中文分詞等

• 詞條

  詞條說明

• NLPIR智能挖掘技術(shù)為經(jīng)濟(jì)發(fā)現(xiàn)新的增長(zhǎng)點(diǎn)

  隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的革新，互聯(lián)網(wǎng)新媒體的快速發(fā)展，人們的生活已經(jīng)進(jìn)入高速信息時(shí)代。我們每天的生活都要產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，因此我們獲取數(shù)據(jù)的速度和規(guī)模不斷增長(zhǎng)，大量數(shù)據(jù)不斷的被存入存儲(chǔ)介質(zhì)中形成海量數(shù)據(jù)。海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、應(yīng)用及挖掘已成為人們急需解決的難題。 數(shù)據(jù)挖掘是一門新興的學(xué)科，它誕生于20世紀(jì)80年代，主要面向商業(yè)應(yīng)用的人工只能研究領(lǐng)域。大數(shù)據(jù)是無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的

• 大數(shù)據(jù)漢語分詞：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

• NLPIR智能挖掘系統(tǒng)基于自然語義深度挖掘

  近年來，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)正以**的速度不斷增長(zhǎng)和積累，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，這引起了產(chǎn)業(yè)界?學(xué)術(shù)界?科技界和**機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。 大數(shù)據(jù)的火熱并不意味著對(duì)于大數(shù)據(jù)的了解深入，反而表明大數(shù)據(jù)存在過度炒作的危險(xiǎn).大數(shù)據(jù)的基本概念、關(guān)鍵技術(shù)以及對(duì)其利用上均存在很多的疑問和爭(zhēng)議。 大數(shù)據(jù)較為嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)存在于數(shù)據(jù)分析層面。數(shù)據(jù)量的增大會(huì)帶來規(guī)律的喪 失和嚴(yán)重失真。

• 大數(shù)據(jù)時(shí)代 九眼智能編織網(wǎng)絡(luò)管理安全網(wǎng)

  近年來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和自媒體的興起與發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)空間日益豐富、熱鬧，人人享有“麥克風(fēng)”的時(shí)代逐漸成為現(xiàn)實(shí)，網(wǎng)絡(luò)空間一度成為眾聲喧嘩之地。然而，在拓展人們生活空間的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)中的不實(shí)信息、不良行為等“負(fù)能量”和“噪音”也開始滋生傳播，不僅侵害個(gè)人隱私和財(cái)產(chǎn)安全，也威脅著從虛擬空間到現(xiàn)實(shí)空間的秩序。 信息網(wǎng)絡(luò)以激濁揚(yáng)清為**要義。網(wǎng)絡(luò)化生活已成為人們的基本生活形態(tài),對(duì)于廣大群眾來說,信息網(wǎng)絡(luò)絕不