NLPIR大數(shù)據(jù)平臺新功能力助中文語義深度挖掘

時(shí)間：2018-03-19作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：145

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• 靈玖軟件：NLPIR語義技術(shù)賦予數(shù)據(jù)挖掘新生命

  隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，信息量的增長遠(yuǎn)遠(yuǎn)**出了人們對信息獲取能力的增長。海量信息資源的有序存儲和利用越來越受到**的關(guān)注?，F(xiàn)實(shí)社會(huì)里，由其在移動(dòng)電子商務(wù)領(lǐng)域經(jīng)常存在著對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢顯示和瀏覽交易的需求。然而，面對海量級別的數(shù)據(jù)，我們首先要考慮的問題是如何提高海量數(shù)據(jù)的操作性能和處理效率。目前人們主要采取的海量數(shù)據(jù)處理措施主要包括：選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具、優(yōu)化查詢語句、加大虛擬內(nèi)存、

• NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)知識圖譜實(shí)體語義展現(xiàn)

  在大數(shù)據(jù)時(shí)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(shí)體-關(guān)系-實(shí)體”三元組，以及實(shí)體及其相關(guān)屬性

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

  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?？梢钥闯墒腔跀?shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘或知識發(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

• 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(huì)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(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足實(shí)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(jìn)行存儲、查詢、統(tǒng)計(jì)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