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隨著科技的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等高新技術(shù)，能夠讓風(fēng)險變得可知可控，實現(xiàn)從事后被動應(yīng)對向事前精準(zhǔn)防控轉(zhuǎn)變，大數(shù)據(jù)已滲透到軍事、金融、通訊等行業(yè)領(lǐng)域之中。步入大數(shù)據(jù)時代，新技術(shù)為數(shù)據(jù)挖掘工作的創(chuàng)新提供了無限的發(fā)展空間。

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)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程的一個基本步驟。知識發(fā)現(xiàn)過程以下三個階段組成：(1) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，(2)數(shù)據(jù)挖掘，(3) 結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互。

而文本挖掘不但要處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)，而且還要處理其中復(fù)雜的語義關(guān)系，因此，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上。對于非結(jié)構(gòu)化問題，一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對于數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，導(dǎo)致這種算法的復(fù)雜性很高;另一條途徑就是將非結(jié)構(gòu)化問題結(jié)構(gòu)化，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行挖掘，目前的文本挖掘一般采用該途徑進(jìn)行。對于語義關(guān)系，則需要集成計算語言學(xué)和自然語言處理等成果進(jìn)行分析。

nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺針對大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求，融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的最新研究成果，先后歷時十八年，服務(wù)了全球四十萬家機(jī)構(gòu)用戶，是大數(shù)據(jù)時代語義智能分析的一大利器。

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nlpir能夠全方位多角度滿足應(yīng)用者對大數(shù)據(jù)文本的處理需求，包括大數(shù)據(jù)完整的技術(shù)鏈條：網(wǎng)絡(luò)抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標(biāo)注、實體抽取、詞頻統(tǒng)計、關(guān)鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴(kuò)展、繁簡編碼轉(zhuǎn)換、自動注音、文本聚類等。

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展，人類社會的方方面年幾乎都會被數(shù)據(jù)挖掘涉足。盡管數(shù)據(jù)挖掘原本是作為一項技術(shù)出現(xiàn)的，但由于數(shù)據(jù)挖掘本身獨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(shù)據(jù)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(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。

你可以是高校老師與學(xué)生，用之于報告、論文等各種文本的處理;

你可以是專業(yè)計算機(jī)、數(shù)據(jù)分析專家，用之于技術(shù)、項目等研發(fā);

你可以是編輯、自媒體人，用之于內(nèi)容挖掘、審核與自動生成。

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當(dāng)然，大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺能做的，還有更多!

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