NLPIR語義挖掘讓行業大數據發揮自身**

時間：2019-02-27

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

詞條
詞條說明
NLPIR語義智能系統可以文本多語言處理
隨著Internet上文檔信息的迅猛發展，文本挖掘成為處理和組織大量文檔數據的關鍵技術。存儲信息使用較多的是文本,所以文本挖掘被認為比數據挖掘具有較高的商業潛力. 當數據挖掘的對象完全由文本這種數據類型組成時,這個過程就稱為文本數據挖掘. 事實上,較近研究表明公司信息有80 %包含在文本文檔中。數據挖掘(Data Mining)，就是從存放在數據庫，數據倉庫或其他信息庫中的大量的數據中獲取有效
靈玖大數據NLPIR挖掘平臺解決文本需求
Internet技術的發展與成熟，使得人們可獲得的信息越來越多。面對海量信息，人們已經不能簡單地靠人工來處理所有的信息，需要輔助工具來幫助人們較好地發現、過濾和管理這些信息資源。與拉丁語系的文本不同，中文并不使用空格作為詞語間的分隔符。比如當我們說“We love coding.”，這句英文使用了兩個空格來分割三個英文詞匯;如果用中文做同樣的表述，就是“我們愛寫代碼。”，其中不包含任何空格。
NLPIR中文信息系統洞察挖掘行業發展趨勢
進入21世紀，面對網絡時代信息的爆炸式增長，中文信息處理作為一項基礎性、普適特性的信息技術，面臨著挑戰和再次發展的機遇，在互聯網時代則顯示出其優勢。它的開發利用關系到我國今后信息產業乃至社會經濟的發展和安全，具有巨大的經濟**和社會**。中文信息處理包括了有關中文信息的采集、存儲、傳輸和利用，是指利用電子計算機和現代通信、照明、排版、等自動化技術對漢字信息進行輸入輸出整理、加工、轉換、傳輸、復
大數據關鍵敏感詞采集系統
互聯網自產生那天起就有著強大的功能，隨著世界網民數量的激增，近十年來，移動互聯網網民較是呈現指數級的增長。在Web2.0的新環境下，基于互聯網的輿論平臺包括論壇、微博、微信、QQ、網絡購物商業平臺等所有開放平臺成為巨大的信息場，這些信息不僅巨大(數據存儲量已經從TB級別升至PB級別)，而且體現了及時性、互動性、流動性等屬性，傳統的數據收集(主要指結構性數據)和輿情分析方法處理能力非常有限，也影響