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近些年,由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務LBS 等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn),以及云計算、移動和物聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展,無處不在的移動、無線傳感器等設備無時不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),數(shù)以億計用戶的互聯(lián)網(wǎng)服務時時刻刻都在產(chǎn)生著數(shù)據(jù)交互,大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。
在當下,大數(shù)據(jù)炙手可熱,不管是企業(yè)還是個人都在談論或者從事大數(shù)據(jù)相關的話題與業(yè)務,我們創(chuàng)造大數(shù)據(jù)同時也被大數(shù)據(jù)時代包圍。在大量的數(shù)據(jù)中找到有意義的模式和規(guī)則。在大量數(shù)據(jù)面前,數(shù)據(jù)的獲得不再是一個障礙,而是一個優(yōu)勢。對于數(shù)據(jù)量早已逾越TB、增長率驚人、實時性高的大數(shù)據(jù),如何分析、管理、利用大數(shù)據(jù)等工作仍將面臨若干的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)的核心:數(shù)據(jù)挖掘。從頭至尾我們都脫離不了數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程,也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能,機器學習,模式學習,統(tǒng)計學等。通過對大數(shù)據(jù)高度自動化地分析,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,可以幫助企業(yè)、商家、用戶調(diào)整市場政策、減少風險、理性面對市場,并做出正確的決策。目前,在很多領域尤其是在商業(yè)領域如銀行、電信、電商等,數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多問題,包括市場營銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機等。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Web 數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺針對大數(shù)據(jù)內(nèi)容采編挖搜的綜合需求,融合了網(wǎng)絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的新研究成果,先后歷時十八年,服務了全球四十萬家機構用戶,是大數(shù)據(jù)時代語義智能分析的一大利器。
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NLPIR能夠全方位多角度滿足應用者對大數(shù)據(jù)文本的處理需求,包括大數(shù)據(jù)完整的技術鏈條:網(wǎng)絡抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標注、實體抽取、詞頻統(tǒng)計、關鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉(zhuǎn)換、自動注音、文本聚類等。
隨著數(shù)據(jù)挖掘技術應用范圍的不斷擴展,人類社會的方方面年幾乎都會被數(shù)據(jù)挖掘涉足。盡管數(shù)據(jù)挖掘原本是作為一項技術出現(xiàn)的,但由于數(shù)據(jù)挖掘本身有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個新的思路和方法,在這一點上數(shù)據(jù)挖掘一定程度上等同于一種方法論,在未來的一段時期里必將對人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。
你可以是高校老師與學生,用之于報告、論文等各種文本的處理;
你可以是專業(yè)計算機、數(shù)據(jù)分析專家,用之于技術、項目等研發(fā);
你可以是編輯、自媒體人,用之于內(nèi)容挖掘、審核與自動生成。
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當然,大數(shù)據(jù)語義智能挖掘平臺能做的,還有更多!
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