靈玖：Nlpir Parser智能語義平臺提升文本挖掘效果

時間：2017-06-19作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：191

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  詞條說明

• Nlpir Parser智能平臺靈玖軟件新推出的文本挖掘系統

  文本挖掘已經成為數據挖掘中一個日益流行而重要的研究領域。與一般數據挖掘以關系、事務和數據倉庫中的結構數據為研究目標所不同的是，文本挖掘所研究的文本數據庫, 由來自各種數據源的大量文檔組成。這些文檔可能包含標題、作者、出版日期、長度等結構化數據, 也可能包含摘要和內容等非結構化的文本成分，而且這些文檔的內容是人類所使用的自然語言，計算機很難處理其語義。因此傳統的信息檢索技術已不適應日益增加的大量文

• NLPIR大數據智能系統實現知識圖譜實體語義展現

  在大數據時代背景下，隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用，傳統的數據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據管理模式，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

• 靈玖軟件NLPIR大數據技術深度挖掘中文自然語言

  自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱，其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術的研究，可以豐富計算機知識處理的研究內容，推動人工智能技術的發展。自然語言處理中的主要任務 ： 1. 詞性標注與(中文)分詞：詞性標注是自然語言處理中較基礎的研究領域之一。分詞則是中文自然語言處理里的重要任務。當前詞性標注任務已經

• NLPIR語義技術助力解決文本數據挖掘難題

  近年來，隨著Internet?的迅猛發展以及人們利用信息技術生產和搜集數據能力的大幅度提高，大規模的網絡文本庫不斷涌現。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術的文本大數據挖掘成為人們研究的焦點。 數據挖掘(KD)是從數據中自動抽取模型。數據挖掘包括許多步驟：從大規模數據庫中(或從其他來源)**數據;選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數據中不正常的數據并補足不夠