NLPIR汉语智能语义中文挖掘的基石

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　　目前，我国信息化程度不断提高，各类数据中心如雨后春笋般涌现。相应的，IT运维的数据量也成几何速度上升。一方面，运维人员的增长远远跟不上服务器、数据量的增长;另一方面，公司对于提高IT系统稳定性，降低成本的需求却越来越高。这就要求不断的提高运维的自动化水平。现在市场上和业界，监控、程序部署的自动化产品比较丰富，但是对运维数据利用不足。由于开发人员缺乏运维经验，不了解运维数据挖掘的算法;而运维人员由于时间和技术水平的限制，无法将思路产品化，因此现有的对大数据的运维多局限于人工查看日志、性能图标，这种人工方法效率低且无法覆盖所有服务器。此外，大数据在各行各业的应用也愈加广泛。

　　数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。

　　灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求,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,是大数据时代语义智能分析的一大利器。

　　灵玖软件NLPIR大数据语义智能挖掘平台,针对大数据内容处理的需要,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术,提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。可兼容Windows、Linux等不同操作系统，可以供Java、C等各类开发语言使用。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三大功能：精准采集、文档抽取、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索与编码转换。

　　NLPIR大数据语义智能分析系统的主要特色是：

　　1、速度快：可以处理海量规模的网络文本数据，平均每小时处理至少50万篇文档;

　　2、处理精准：Top N的分析结果往往能反映出该篇文章的主干特征;

　　3、精准排序：关键词按照影响权重排序，可以输出权重值;

　　4、开放式接口：文章关键词提取组件作为LJParser的一部分，采用灵活的开发接口，可以方便地融入到用户的业务系统中，可以支持各种操作系统，各类调用语言。

　　在大数据背景下,数据挖掘技术已经在各行各业中得到了广泛的应用,所以为了更好地满足应用的需要,我们必须切实加强对其特点的分析,并结合实际需要,切实注重数据挖掘技术的应用,才能促进其应用成效的提升。

　　大数据是新时代的石油，通过研发分析各种多元结构化数据的高效技术，提高数据产品的易用性，让数据分析实现“开箱即用”，其蕴藏的巨大能量将使数据成为政府和企业建立核心竞争力的关键途径，甚至能够颠覆很多传统行业的运作方式，带领我们进入信息变化的新时代。

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