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近些年,由于以社交網站、基于位置的服務LBS 等為代表的新型信息產生方式的涌現,以及云計算、移動和物聯網技術的迅猛發展,無處不在的移動、無線傳感器等設備無時不刻都在產生數據,數以億計用戶的互聯網服務時時刻刻都在產生著數據交互,大數據時代已經到來。


在當下,大數據炙手可熱,不管是企業還是個人都在談論或者從事大數據相關的話題與業務,我們創造大數據同時也被大數據時代包圍。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前,數據的獲得不再是一個障礙,而是一個優勢。對于數據量早已逾越TB、增長率驚人、實時性高的大數據,如何分析、管理、利用大數據等工作仍將面臨若干的挑戰。


大數據的核心:數據挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程,也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能,機器學習,模式學習,統計學等。通過對大數據高度自動化地分析,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,可以幫助企業、商家、用戶調整市場政策、減少風險、理性面對市場,并做出正確的決策。目前,在很多領域尤其是在商業領域如銀行、電信、電商等,數據挖掘可以解決很多問題,包括市場營銷策略制定、背景分析、企業管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web 數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。


NLPIR大數據語義智能分析平臺針對大數據內容采編挖搜的綜合需求,融合了網絡精準采集、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,服務了全球四十萬家機構用戶,是大數據時代語義智能分析的一大利器。


NLPIR大數據語義智能挖掘平臺,針對大數據內容處理的需要,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和網絡搜索的技術,提供了客戶端工具、云服務、二次開發接口。


NLPIR能夠全方位多角度滿足應用者對大數據文本的處理需求,包括大數據完整的技術鏈條:網絡抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標注、實體抽取、詞頻統計、關鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉換、自動注音、文本聚類等。


隨著數據挖掘技術應用范圍的不斷擴展,人類社會的方方面年幾乎都會被數據挖掘涉足。盡管數據挖掘原本是作為一項技術出現的,但由于數據挖掘本身有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個新的思路和方法,在這一點上數據挖掘一定程度上等同于一種方法論,在未來的一段時期里必將對人類生產生活產生重大影響。


你可以是高校老師與學生,用之于報告、論文等各種文本的處理;


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