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隨著人們對計算機自動化和智能化的渴望,人工智能的發(fā)展和研究應運而生。自然語言處理作為人工智能的重要研究方向之一,在對語言處理的高效性和準確性方面有很大的發(fā)展和提高空間。進行自然語言處理的頭等任務,就是對語句進行分詞處理。在世界上主流的自然語言中,由于中文句子的詞匯沒有像英文句子中對單詞使用空格以示區(qū)分,所以對中文詞匯的處理和識別具有很高的難度。并且中文具有一詞多義和句子歧義等現(xiàn)象,這些都是中文分詞面臨的問題和挑戰(zhàn)。

詞是最小的能夠獨立活動的有意義的語言成分 。在中文中,詞與詞之間不存在分隔符,詞 本身也缺乏明顯的形態(tài)標記,因此,中文信息處理 的特有問題就是如何將漢語的字串分割為合理的詞語序列,即中文分詞,因而分詞是中文自然語言處理的第一步,這是不同于其他語言的自然語言處理系統(tǒng)的重要特點,也是影響自然語言處理在中文信息處理中應用的重要因素 。分詞系統(tǒng)是中文信息處理中的一個主要組成部分,是中文自然語言理解、文獻檢索、搜索引擎以及文本挖掘系統(tǒng)中最基本的一部分。漢字的簡體/繁體轉換、信息檢索和信息抽取、搜索引擎、web文本挖掘、文本分類、文本校對等中文信息處理系統(tǒng)都首先需要分詞作為其最基本的模塊,因而對漢語詞法分析技術的研究就顯得至關重要。

而中文分詞技術也影響著數(shù)據(jù)挖掘和分析的眾多方面，如什么是詞、詞如何組成句子、詞的意義是什么、詞的意義對句子意義有什么貢獻等，但這些卻還是遠遠不夠的。比如一個系統(tǒng)如果要回答提問或者直接參與對話，它不僅需要知道很多語言結構的知識，而且還要知道人類世界的一般性知識并具備人類的推理能力。因此許多語言學家通常把對語言的分析和理解分成如下幾個主要層次：詞法分析、句法分析、語義分析、篇章分析。

首先，詞法分析——主要包括分詞、詞性標注、詞義消歧、新詞識別等——是通過分詞、詞頻和位置統(tǒng)計等手段獲得相關語言信息。其次，句法分析通過使句子成分特征化來分析句子結構特征，通過對句子和短語結構的分析找出詞、短語等的相互關系以及各自在句中的作用，并以一定結構來表達諸如從屬關系、成分關系等，目的是判定句子中各種結構性成分。第三，為了理解一個提問，一般還需要更多的語義和語用知識來幫助理解句子的意思，通過分析找出詞義、結構意義及其結合意義，從而確定句子所表達的真正含義，而語義信息的標記需要包含概念完全集與關系圖的支持，需要對句法成分做出細致的語義分類，它一般應包括語言層面(即反映語言表面現(xiàn)象的知識，如同義詞關系、層次關系等)、本體論層面(描述概念之間復雜的語義關系)、常識層面等。雖然這項工作浩繁，但目前已經(jīng)取得了一些初步成果。最后，篇章分析用于對多個語句、段落之間在結構或者語義上的相互關系進行分析。

北京理工大學大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術是對語法、詞法和語義的綜合應用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,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研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術鏈條的共享開發(fā)平臺。

nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個中間件api可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統(tǒng)之中，可兼容windows，linux， android，maemo5, freebsd等不同操作系統(tǒng)平臺，可以供java，python，c，c#等各類開發(fā)語言使用。

隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展和完善，相信大數(shù)據(jù)在各個領域的應用會越來越廣泛和深入，相關的研究也會越來越全面和深入，在信息管理領域，綜合應用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。