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[原创] NLPIR智能语义运用机器学习挖掘大数据

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发表于 2018-9-20 14:10:47 | 显示全部楼层 |阅读模式

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  大数据并不仅仅是指海量数据,而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临,随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势,我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。
  “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意 义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高 对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
  大数据分为结构化大数据与非结构化大数据,非结构化大数据的生产、搜索、挖掘与分析已经成为了当前研究的热点与难点,并且大数据搜索、挖掘与可视化等落地的工程实践尚有较大距离,这也是当下的工程急需。
  大数据时代的机器学习更强调“学习本身是手段”,机器学习成为一种支持技术和服务技术,如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析,更高效地利用信息成为当前机器学习研究的主要方向。机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展,并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。另外,在大数据时代,随着数据产生速度的持续加快,数据的体量有了前所未有的增长,而需要分析的新的数据种类也在不断涌现,如文本的理解、文本情感的分析、图像的检索和理解、图形和网络数据的分析等,机器学习研究领域涌现了很多新的研究方向,很多新的机器学习方法被提出并得到了广泛应用。
  灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。
  NLPIR大数据语义智能分析平台平台针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。15年专业研究与工程积累,提供应用软件及各平台下的二次开发包。提供了用于技术二次开发的基础工具集。开发平台由多个中间件组成,各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中。
  NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求,包括大数据完整的技术链条:网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
  信息时代万物数化,大数据的重要性己成行业共识,针对大数据技术和应用的创新,其发展趋势不可阻挡。如何对大数据进行充分和有效的分析和挖掘,使之转换为有价值的信息和知识,用于解决各种各样的科学和应用问题,成为大数据时代信息技术发展的重大挑战,同时也是信息技术创新的新的制高点。
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