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“大數據”作為時下最火熱的it行業的詞匯，隨之數據倉庫、數據安  全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數量的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。

隨著云時代的來臨，大數據(big data)也吸引了越來越多的關注。大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型數據庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和云計算聯系到一起，因為實時的大型數據集分析需要像mapreduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

大數據技術的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。且中國物聯網校企聯盟認為，物聯網的發展離不開大數據，依靠大數據提供足夠有利的資源。

靈玖軟件nlpir大數據語義智能分析平臺針對大數據內容采編挖搜的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,先后歷時十八年,服務了全球四十萬家機構用戶,是大數據時代語義智能分析的一大利器。

靈玖軟件nlpir大數據語義智能挖掘平臺,針對大數據內容處理的需要,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和網絡搜索的技術,提供了客戶端工具、云服務、二次開發接口。可兼容windows、linux等不同操作系統，可以供java、c等各類開發語言使用。

nlpir大數據語義智能分析平臺主要功能:

1、精準采集:對境內外互聯網海量信息實時精準采集,有主題采集(按照信息需求的主題采集)與站點采集兩種模式(給定網址列表的站內定點采集功能)。

2、文檔抽取:對doc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式,進行文本信息抽取,信息抽取準確,效率達到大數據處理的要求。

3、新詞發現:從文本中挖掘出新詞、新概念,用戶可以用于專業詞典的編撰,還可以進一步編輯標注,導入分詞詞典中,提高分詞系統的準確度,并適應新的語言變化。

4、批量分詞:對原始語料進行分詞,自動識別人名地名機構名等未登錄詞,新詞標注以及詞性標注。并可在分析過程中,導入用戶定義的詞典。

5、語言統計:針對切分標注結果,系統可以自動地進行一元詞頻統計、二元詞語轉移概率統計。針對常用的術語,會自動給出相應的英文解釋。

6、文本聚類:能夠從大規模數據中自動分析出熱點事件,并提供事件話題的關鍵特征描述。同時適用于長文本和短信、微博等短文本的熱點分析。

7、文本分類:根據規則或訓練的方法對大量文本進行分類,可用于新聞分類、簡歷分類、郵件分類、辦公文檔分類、區域分類等諸多方面。

8、摘要實體:對單篇或多篇文章,自動提煉出內容摘要,抽取人名、地名、機構名、時間及主題關鍵詞;方便用戶快速瀏覽文本內容。

9、智能過濾:對文本內容的語義智能過濾審查,內置國內最全詞庫,智能識別多種變種:形變、音變、繁簡等多種變形,語義精準排歧。

10、情感分析:針對事先指定的分析對象,系統自動分析海量文檔的情感傾向:情感極性及情感值測量,并在原文中給出正負面的得分和句子樣例。

11、文檔去重:快速準確地判斷文件集合或數據庫中是否存在相同或相似內容的記錄,同時找出所有的重復記錄。

在大數據背景下,數據挖掘技術已經在各行各業中得到了廣泛的應用,所以為了更好地滿足應用的需要,我們必須切實加強對其特點的分析,并結合實際需要,切實注重數據挖掘技術的應用,才能促進其應用成效的提升。