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随着网络技术与数据库技术的迅速发展,人们所积累的数据越来越多,这些数据的背后隐藏着许多有用的信息和知识,这些信息和知识得到了广泛的引用,比如金融投资、政府决策、生产控制、市场分析、医疗保险和科学研究等领域。如今的社会,竞争很激烈,拥有获取隐藏在数据背后的有用知识,并利用它们的能力变得越来越重要。


数据挖据(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。传统的数据库对数据的处理功能包括:数据的增删改、数据的查询和统计等,无法发现数据中存在的关系和规则,也无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。而数据挖掘的提出正是为了解决这样的问题。


数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。数据挖掘的应用领域非常广泛,比如金融〔风险预测〕、零售〔顾客行为分析〕、体育、电信、气象、电子商务等等。数据挖掘的研究几乎和它的应用同步进行。早在80年代初期,就有一些简单的工具问世。目前,数据挖掘已成为一个炙手可热的行业,数据挖掘工具可以分为两类:通用挖掘工具和特定领域的挖掘工具。


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新研究成果,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。


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。开发平台由多个中间件组成,各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中,可兼容Windows,Linux,Android,Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台,可以供Java,C,C#等各类开发语言使用。


NLPIR大数据语义智能挖掘平台的十三大功能:精准采集、文档抽取、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索与编码转换。


你可以是高校老师与学生,用之于报告、论文等各种文本的处理;


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