NLPIR-KGB

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　　隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、平板電腦、手機的大眾化和微博、論壇、微信等網(wǎng)絡交流方式的日益紅火，數(shù)據(jù)資料的增長正發(fā)生著巨大的變化。大數(shù)據(jù)興起的主要原因是數(shù)據(jù)量越來越大。從監(jiān)測的數(shù)據(jù)來看，數(shù)據(jù)量越來越多，每年都會翻番，數(shù)據(jù)一直在飛速增長;針對即時數(shù)據(jù)的處理也變得越來越快;通過各種終端，比如手機、PC、服務器等產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越來越多。隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應運而生。

　　數(shù)據(jù)的迅速增加與數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出,人們希望在對已有的大量數(shù)據(jù)分析的基礎上進行科學研究、商業(yè)決策或者企業(yè)管理,但是目前所擁有的數(shù)據(jù)分析工具很難對數(shù)據(jù)進行深層次的處理,使得人們只能望“數(shù)”興嘆。數(shù)據(jù)挖掘正是為了解決傳統(tǒng)分析方法的不足,并針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析處理而出現(xiàn)的。

　　在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘是最關鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。其主要基于人工智能，機器學習，模式學習，統(tǒng)計學等。通過對大數(shù)據(jù)高度自動化地分析，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，可以幫助企業(yè)、商家、用戶調整市場政策、減少風險、理性面對市場，并做出正確的決策。目前，在很多領域尤其是在商業(yè)領域如銀行、電信、電商等，數(shù)據(jù)挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業(yè)管理危機等。大數(shù)據(jù)的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯(lián)規(guī)則等。

　　北京理工大學大數(shù)據(jù)搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(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。

　　其中KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)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(xiàn)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(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。KGB同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用KGB知識圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細報價信息，方便進行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構建。

　　數(shù)據(jù)挖掘技術是一個發(fā)展十分快的領域,?隨著對數(shù)據(jù)挖掘技術在各領域日益廣泛的應用,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源共享及技術發(fā)展的跨域,從而大大提高了工作效率,并帶來巨大的成功。21世紀是信息時代的社會,“信息不僅是資源,更是財富”,要實現(xiàn)經(jīng)濟的騰飛,需依賴高新尖科技的發(fā)展,故利用提供的信息,充分進行數(shù)據(jù)挖掘,則將為數(shù)據(jù)庫的應用開辟了廣闊的前景,也為人類的文明開辟了一個嶄新的時代。同時NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能技術將對中文數(shù)據(jù)挖掘技術進行深入研究，必將提供出高質量、多功能的中文數(shù)據(jù)挖掘算法并促進自然語言理解系統(tǒng)的廣泛應用。