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隨著科技的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)的普及，人們可獲得的數(shù)據(jù)量越來越多，這些數(shù)據(jù)多數(shù)是以文本形式存在的。而這些文本數(shù)據(jù)大多是比較繁雜的，這就導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量大但信息卻比較匱乏的狀況。如何從這些繁雜的文本數(shù)據(jù)中獲得有用的信息越來越受到人們的關(guān)注。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身就是當(dāng)前數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的新領(lǐng)域，文本挖掘則發(fā)展歷史更短。傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)對于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意，文本挖掘便日益重要起來，可見文本挖掘技術(shù)是從信息抽取以及相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中慢慢演化而成的。

文本挖掘是由數(shù)據(jù)挖掘衍生而來的。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。因此，數(shù)據(jù)挖掘也體現(xiàn)在對一些事實或觀察數(shù)據(jù)的集合中尋找模式并提出決策支持的過程。

文本挖掘不但要處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)，而且還要處理其中復(fù)雜的語義關(guān)系，因此，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上。對于非結(jié)構(gòu)化問題，一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行挖掘，對于數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，導(dǎo)致這種算法的復(fù)雜性很高;另一條途徑就是將非結(jié)構(gòu)化問題結(jié)構(gòu)化，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行挖掘。對于語義關(guān)系，則需要集成計算語言學(xué)和自然語言處理等進行分析。

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(luò)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(wù)了全球四十萬家機構(gòu)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(yīng)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(shù)鏈條：網(wǎng)絡(luò)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(guān)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。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是近幾年新產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可是它的廣泛應(yīng)用性受到了很多公司以及研究人員的喜愛。這些年來，伴隨著時間的推移以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不斷的被更新，開發(fā)，而且在金融、管理、教學(xué)等行業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。我相信隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用面將會越來越廣。

你可以是高校老師與學(xué)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(shù)、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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