NLPIR-KGB系

使用微信掃描二維碼分享朋友圈，成交更快更簡單！

　　隨著云計算、物聯網和互聯網等技術的快速發展，各種移動設備、傳感網絡、電商網站、社交網絡時時刻刻都在生成各種各樣類型的數據，大數據時代已經到來。大數據即數據體量巨大、數據類型多樣、數據的質量低、處理速度迅速的數據。大數據分析的核心是從大量數據中獲取有價值的內容，更準確、更深層次的知識，而不是對數據簡單的統計和分析。

　　在大數據處理的過程中，數據分析是核心，因為大數據的價值全部在數據分析過程中產生?；ヂ摼W、硬件等技術迅猛發展，加深了人們對數據分析的需求。如果大數據是一種產業，賺錢的重點在于如何提高數據的分析能力，通過分析發現數據的更多潛在的價值。在大數據時代，數據分析是數據價值發現的最重要環節，也是決策的決定性元素。目前，在很多領域尤其是在商業領域如銀行、電信、電商等，數據挖掘可以解決很多問題，包括市場營銷策略制定、背景分析、企業管理危機等。大數據的挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、神經網絡方法、Web?數據挖掘等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。

　　大數據的特點是數據量大，但并沒有增加數據價值，相反增多了數據噪音，有很多數據放在存儲器里就沒再用過。數據量的突然增加，各種媒體數據被任 意碎片化。在應對處理大數據的技術挑戰中，大數據的降噪與清洗技術值得高度重視。早期主要是結構化數據的挖掘，可從數據庫中發現時序知識、關聯知識和分類知識等。在大數據時代，數據庫已經不能滿足人們的需求了。大數據中數據類型繁多，我們進入了一個非結構化數據挖掘時代。因此，非結構化數據挖掘是大數據處理的重要解決問題。

　　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NLPIR大數據語義智能分析技術是對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,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研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

　　其中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指定的內容等。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品的詳細報價信息，方便進行下一步的數據挖掘與圖譜構建。

　　隨著云計算、移動互聯網以及物聯網等技術的發展和完善，相信大數據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，綜合應用數據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，將是實現知識檢索和知識管理發展的必經之路。