NLPIR大数据KGB知识图谱引擎智能挖掘各行数据

2018-11-2 14:08:08 1728 大数据

0 　　当今,信息技术为人类步入智能社会开启了大门,带动了互联网、物联网、电子商务、现代物流、网络金融等现代服务业发展,催生了车联网、智能电网、新能源、智能交通、智能城市、高端装备制造等新兴产业发展.现代信息技术正成为各行各业运营和发展的引擎.但这个引擎正面临着大数据这个巨大的考验.各种业务数据正以几何级数的形式爆发,其格式、收集、储存、检索、分析、应用等诸多问题,不再能以传统的信息处理技术加以解决，因此大数据处理和挖掘技术就此出现。　　大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。　　大数据的处理流程可以定义为在合适工具的辅助下，对广泛异构的数据源进行抽取和集成，结果按照一定的标准统一存储。利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。　　一般可分为三个主要环节：数据抽取与集成、数据分析以及数据解释。　　数据的处理与集成：成主要是完成对于己经采集到的数据进行适当的处理、清洗去噪以及进一步的集成存储。首先将这些结构复杂的数据转换为单一的或是便于处理的结构。还需对这些数据进行“去噪”和清洗，以保证数据的质量以及可靠性。　　数据分析：这是整个大数据处理流程的核心。因为在数据分析的过程中，会发现数据的价值所在。经过上一步骤数据的处理与集成后，所得的数据便成为数据分析的原始数据，根据所需数据的应用需求对数据进行进一步的处理和分析.传统的数据处理分析方法有挖掘建模分析(数据挖掘方法)，智能建模分析(机器学习方法)，统计分析等。　　数据解释：对于广大的数据信息用户来讲，最关心的并非是数据的分析处理过程，而是对大数据分析结果的解释与展示。数据解释常采用的方法有：可视化方式，人机交互方式，分析图表方式等，其中常见的可视化技术有基于集合的可视化技术、基于图标的技术、基于图像的技术、向像素的技术和分布式技术等。　　北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台平台是根据中文数据挖掘的综合需求,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研究成果,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。　　其中KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎，基于汉语词法分析的基础上，采用KGB语法实现了实时高效的知识生成，可以从非结构化文本中抽取各类知识，并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作，如抽取动作，并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息，方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。　　大数据挖掘技术是一个充满希望的研究领域，商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展。每年都有新的数据挖掘方法和模型问世，人们对它的研究正日益广泛和深入。对海量文本信息进行有效的数据挖掘已经是自然语言处理、信息检索、信息分类、信息过滤、语义挖掘、文本的机器学习等诸多应用领域基础且关键的研究问题，它影响着上层信息服务与信息共享的质量和水平。NLPIR大数据语义智能技术将对中文数据挖掘技术进行深入研究，必将提供出高质量、多功能的中文数据挖掘算法并促进自然语言理解系统的广泛应用。 0
2018-11-2 14:08:08　　评论淘帖0 举报相关推荐 • NLPIR系统KGB知识图谱技术助力大数据深度挖掘 1344 • NLPIR系统KGB知识图谱引擎为数据内容安全设岗 2544 • NLPIR大数据知识图谱完美展现文本数据内容 2515 • KGB知识图谱引擎助力NLPIR中文信息处理 1458 • KGB知识图谱基于传统知识工程的突破分析 2799 • KGB知识图谱技术能够解决哪些行业痛点？ 2098 • 知识图谱：知识图谱的典型应用 1973 • KGB知识图谱通过智能搜索提升金融行业分析能力 1554 • 知识图谱相关应用 2019 • KGB知识图谱帮助金融机构进行风险预判 2154