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NLPIR大數據挖掘實現了從知識實體到知識圖譜

2019年07月15日舉報編輯打印
NLPIR大數據挖掘實現了從知識實體到知識圖譜
價格: 面議
起批量: 1 件起批
區域: 北京 海淀區
關鍵詞:
智能語義  語義分析  中文分析  
聯系人: 張 先生
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詳細介紹

從所周知,大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了, 而**重要的現實是對大數據進行分析,只有通過分析才能獲取很多智能的,深入的,有價值的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數據,而這些大數據的屬性,包括數量,速度, 多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性,所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要, 可以說是決定**終信息是否有價值的決定性因素。

大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量和數據管理五個方面,當然更加深入大數據分析的話, 還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

在大數據時代背景下,隨著海量數據的出現以及多數據源融合交叉應用,傳統的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來,知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式,在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫,用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組,以及實體及其相關屬性-值對,實體間通過關系相互聯結,構成網狀的知識結構。

北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的KGB知識圖譜引擎,KGB知識圖譜引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然語言理解、漢語詞法分析,采用KGB語法從結構化數據與非結構化文檔中抽取各類知識,大數據語義智能分析與知識推理,深度挖掘知識關聯,實時高效構建知識圖譜。

KGB知識圖譜引擎核心技術與特色

1 、KGB知識抽取

KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是我們自主研發的知識圖譜構建與推理引擎,基于漢語詞法分析的基礎上,采用KGB語法實現了實時高效的知識生成,可以從非結構化文本中抽取各類知識,并實現了從表格中抽取的內容等。

KGB知識圖譜引擎可以定義不同的動作,增加、刪除、修改、抽取等等。每一類動作還能自定義各類后處理程序。

2 、語義智能分析

NLPIR大數據語義智能分析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,是大數據時代語義智能分析的一大利器。

NLPIR大數據語義智能分析十三大功能:精準采集、文檔抽取、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索與編碼轉換。

3 、語義精準搜索

JZSearch大數據語義精準搜索引擎:是靈玖軟件聯合中科院與北理工的信息檢索專家,針對大數據垂直搜索需求的全文智能檢索引擎,融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術,通過人機互動、深度機器學習后具有一定的語義推理能力,是結合了人工智能技術的新一代搜索引擎,具有專業精準、高擴展性和高通用性的特點。

大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰,也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了**的空間。互聯網時代的數據正在迅速膨脹,它決定著組織的未來發展,隨著時間的推移,人們將越來越意識到數據對組織的重要性。這將促使中文信息處理方面的高效中文搜索引擎、實時機器翻譯、大規模中文文本處理、跨平臺中西文自動識別轉換、泛中文語義理解、中文電子商務等技術實現重大突破。中文信息處理已成為我國信息技術研究、發展、應用和產業的基礎,在互聯網日益成長的今天,中文信息處理技術將會更加成熟并創新。

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