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[技术讨论] NLPIR机器学习技术深度理解语义信息 [复制链接]

军衔等级:

  上等兵

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2017-2-23
发表于 2018-5-14 16:22:53 |显示全部楼层
  自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中,大量使用了编译原理相关的技术,例如词法分析,语法分析等等,除此之外,在理解这个层面,则使用了语义理解,机器学习等技术。作为唯一由人类自身创造的符号,自然语言处理一直是机器学习界不断研究的方向。
  大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,对于大数据而言,机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。
  深度学习是机器学习研究中的一个领域,愿景是实现让机器来模仿人脑的机制,即通过模拟人脑的神经网络进行分析、学习,以解释图像、声音、文本等数据。
  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。
  NLPIR大数据语义智能分析平台主要功能:
  1、精准采集:对境内外互联网海量信息实时精准采集,有主题采集(按照信息需求的主题采集)与站点采集两种模式(给定网址列表的站内定点采集功能)。
  2、文档抽取:对doc、excel、pdf与ppt等多种主流文档格式,进行文本信息抽取,信息抽取准确,效率达到大数据处理的要求。
  3、新词发现:从文本中挖掘出新词、新概念,用户可以用于专业词典的编撰,还可以进一步编辑标注,导入分词词典中,提高分词系统的准确度,并适应新的语言变化。
  4、批量分词:对原始语料进行分词,自动识别人名地名机构名等未登录词,新词标注以及词性标注。并可在分析过程中,导入用户定义的词典。
  5、语言统计:针对切分标注结果,系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计。针对常用的术语,会自动给出相应的英文解释。
  6、文本聚类:能够从大规模数据中自动分析出热点事件,并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。
  7、文本分类:根据规则或训练的方法对大量文本进行分类,可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。
  8、摘要实体:对单篇或多篇文章,自动提炼出内容摘要,抽取人名、地名、机构名、时间及主题关键词;方便用户快速浏览文本内容。
  9、智能过滤:对文本内容的语义智能过滤审查,内置国内最全词库,智能识别多种变种:形变、音变、繁简等多种变形,语义精准排歧。
  10、情感分析:针对事先指定的分析对象,系统自动分析海量文档的情感倾向:情感极性及情感值测量,并在原文中给出正负面的得分和句子样例。
  11、文档去重:快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录,同时找出所有的重复记录。
  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。



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