NLPIR智能挖掘系統基于自然語義深度挖掘

時間：2019-01-22

作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司

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詞條說明
靈玖航天咨詢大數據挖掘平臺初驗順利通過
近日，經過公司技術部門的不斷努力、銷售部門的積極協調，航天咨詢《航天咨詢數據搜索與挖掘平臺》項目初驗*。公司為客戶建設了一套基于互聯網大數據的數據搜索與挖掘平臺，并滿足將分散在互聯網中的航天領域信息和數據搜集起來，再通過大數據搜索與挖掘的技術手段，及時準確的進行分析、處理和提取，最后利用針對專業領域的數據搜索引擎進行查詢，幫助用戶**時間獲得重要的信息數據，從而解決客戶數據采集和挖掘的難題
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
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
大數據LJParser文本語義分析系統
隨著計算機技術和網絡技術的*發展，互聯網上共享的文本呈海量趨勢增長，包括各種環境下的大文本和社交媒體文本等。如何有效存儲、管理、檢索和使用這些文本數據，是擺在人們面前巨大的挑戰和亟待解決的研究問題。文本語義分析與挖掘是解決上述問題的基礎。互聯網大環境下的共享文本具備特殊的屬性:1)半結構化;2)多尺度;3)海量;4)復雜關聯;5)多樣化。LJParser文本語義分析系統結合人工智能、統計分析