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當今,信息技術(shù)為人類步入智能社會開啟了大門,帶動了互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、現(xiàn)代物流、網(wǎng)絡(luò)金融等現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展,催生了車聯(lián)網(wǎng)、智能電網(wǎng)、新能源、智能交通、智能城市、高端裝備制造等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展.現(xiàn)代信息技術(shù)正成為各行各業(yè)運營和發(fā)展的引擎.但這個引擎正面臨著大數(shù)據(jù)這個巨大的考驗.各種業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)正以幾何級數(shù)的形式爆發(fā),其格式、收集、儲存、檢索、分析、應(yīng)用等諸多問題,不再能以傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)加以解決,對人類實現(xiàn)數(shù)字社會、網(wǎng)絡(luò)社會和智能社會帶來了極大的障礙.

大數(shù)據(jù)中蘊含的寶貴價值成為人們存儲和處理大數(shù)據(jù)的驅(qū)動力.大數(shù)據(jù)時代處理數(shù)據(jù)理念的三大轉(zhuǎn)變,即要全體不要抽樣,要效率不要絕對精確,要相關(guān)不要因果.因此,海量數(shù)據(jù)的處理對于當前存在的技術(shù)來說是一種極大的挑戰(zhàn).目前,人們對大數(shù)據(jù)的處理形式主要是對靜態(tài)數(shù)據(jù)的批量處理,對在線數(shù)據(jù)的實時處理,以及對圖數(shù)據(jù)的綜合處理.

為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)帶來的上述困難和挑戰(zhàn),近幾年推出了各種不同類型的大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng).借助于新型的處理系統(tǒng),深度學(xué)習(xí)、知識計算、可視化等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也得已迅速發(fā)展,已逐漸被廣泛應(yīng)用于不同的行業(yè)和領(lǐng)域.如，北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)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(gòu)化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。kgb同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用kgb知識圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細報價信息，方便進行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。

例如kgb語法：

knowledge: { [/le;/w]+[采購方;甲 方;發(fā)包方; 需方]} +1+{[-(/le;/w)]20}s+{[(/le;/w)]}

action: extract

argument:甲 方單位

表示的是：

如果 句首或者標點后，跟了{采購方;甲 方;發(fā)包方};后面1步內(nèi)跟的不是標點也不是是句尾，20個單元內(nèi)的部分，將選中的詞抽取為甲 方單位。

因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一個發(fā)展十分快的領(lǐng)域, 隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各領(lǐng)域日益廣泛的應(yīng)用,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源共享及技術(shù)發(fā)展的跨域,從而大大提高了工作效率,并帶來巨大的成功。21世紀是信息時代的社會,“信息不僅是資源,更是財富”,要實現(xiàn)經(jīng)濟的騰飛,需依賴高新尖科技的發(fā)展,故利用提供的信息,充分進行數(shù)據(jù)挖掘,則將為數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用開辟了廣闊的前景,也為人類的文明開辟了一個嶄新的時代。同時nlpir大數(shù)據(jù)語義智能技術(shù)將對中文數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行深入研究，必將提供出高質(zhì)量、多功能的中文數(shù)據(jù)挖掘算法并促進自然語言理解系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。