NLPIR大數(shù)據(jù)從分詞到知識圖譜展現(xiàn)智能實現(xiàn)

時間：2019-07-16

　　從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實了， 而較重要的現(xiàn)實是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有**的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度， 多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領域就顯得尤為重要， 可以說是決定較終信息是否有**的決定性因素。
　　大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理五個方面，當然較加深入大數(shù)據(jù)分析的話， 還有很多很多較加有特點的、較加深入的、較加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
　　在大數(shù)據(jù)時代背景下，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、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結(jié)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-值對，實體間通過關系相互聯(lián)結(jié)，構成網(wǎng)狀的知識結(jié)構。
　　北京理工大學大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的KGB知識圖譜引擎，KGB知識圖譜引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然語言理解、漢語詞法分析，采用KGB語法從結(jié)構化數(shù)據(jù)與非結(jié)構化文檔中抽取各類知識，大數(shù)據(jù)語義智能分析與知識推理，深度挖掘知識關聯(lián)，實時高效構建知識圖譜。
　　KGB知識圖譜引擎**技術與特色
　　1 、KGB知識抽取
　　KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是我們*的知識圖譜構建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎上，采用KGB語法實現(xiàn)了實時高效的知識生成，可以從非結(jié)構化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取*的內(nèi)容等。
　　KGB知識圖譜引擎可以定義不同的動作，增加、刪除、修改、抽取等等。每一類動作還能自定義各類后處理程序。
　　2 、語義智能分析
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析針對大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求，融合了網(wǎng)絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的新研究成果，先后歷時十八年，服務了**四十萬家機構用戶，是大數(shù)據(jù)時代語義智能分析的一大利器。
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析十三大功能：精準采集、文檔抽取、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索與編碼轉(zhuǎn)換。
　　3 、語義精準搜索
　　JZSearch大數(shù)據(jù)語義精準搜索引擎：是靈玖軟件聯(lián)合中科院與北理工的信息檢索*，針對大數(shù)據(jù)垂直搜索需求的全文智能檢索引擎，融合了自然語言理解、網(wǎng)絡搜索和文本挖掘的技術，通過人機互動、深度機器學習后具有一定的語義推理能力，是結(jié)合了人工智能技術的新一代搜索引擎，具有專業(yè)精準、高擴展性和高通用性的特點。
　　大數(shù)據(jù)時代對人類的數(shù)據(jù)駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得較為深刻、全面的洞察能力提供了**的空間?；ヂ?lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)正在*膨脹，它決定著組織的未來發(fā)展，隨著時間的推移，人們將越來越意識到數(shù)據(jù)對組織的重要性。這將促使中文信息處理方面的高效中文搜索引擎、實時機器翻譯、大規(guī)模中文文本處理、跨平臺中西文自動識別轉(zhuǎn)換、泛中文語義理解、中文電子商務等技術實現(xiàn)重大突破。中文信息處理已成為我國信息技術研究、發(fā)展、應用和產(chǎn)業(yè)的基礎，在互聯(lián)網(wǎng)日益成長的今天，中文信息處理技術將會較加成熟并創(chuàng)新。

詞條
詞條說明
NLPIR大數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)實現(xiàn)知識圖譜實體語義展現(xiàn)
在大數(shù)據(jù)時代背景下，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、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結(jié)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語義智能系統(tǒng)可以文本多語言處理
隨著Internet上文檔信息的迅猛發(fā)展，文本挖掘成為處理和組織大量文檔數(shù)據(jù)的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數(shù)據(jù)挖掘具有較高的商業(yè)潛力. 當數(shù)據(jù)挖掘的對象完全由文本這種數(shù)據(jù)類型組成時,這個過程就稱為文本數(shù)據(jù)挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從存放在數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效
Nlpir Parser搜索挖掘平臺智能過濾敏感信息
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和普及,人們可以在網(wǎng)絡上獲得各種信息,怎樣防止青少年接觸到不健康內(nèi)容是一個嚴肅的社會問題。要防止不健康、無用內(nèi)容的蔓延,除了從法律角度采取措施外,從技術角度考慮的網(wǎng)絡過濾技術是一種有效的手段。目前網(wǎng)絡的信息過濾技術主要有三種,它們是基于URL過濾方式、基于文本的過濾方式和基于圖像內(nèi)容的過濾方式。這幾種過濾技術各有優(yōu)劣,有的實現(xiàn)比較簡單,有的具有較廣泛的適應性,有的效率高
靈玖軟件Nlpir Parser語義智能內(nèi)容過濾
Internet是**信息共享的基礎設施，是一種開放和面向所有用戶的技術。它一方面要保證信息方便、快捷的共享;另一方面要防止垃圾信息的傳播。網(wǎng)絡內(nèi)容分析是一種管理信息傳播的重要手段。它是網(wǎng)絡信息安全**理論與關鍵技術研究網(wǎng)絡內(nèi)容分析所涉及的新理論、新體系結(jié)構、新方法和新技術。內(nèi)容過濾技術一般包括名單過濾技術、關鍵詞過濾技術、圖像過濾技術、模板過濾技術和智能過濾技術等。目前，內(nèi)容過濾技術還