靈玖軟件：NLPIR

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　　隨著信息技術的迅速發展，數據庫的規模不斷擴大，產生了大量的數據。但大量的數據往往無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數據分析技術處理大量數據，并從中抽取有價值的潛在知識，數據挖掘(Data?Mining)技術由此應運而生。

　　數據是知識的源泉。但是，擁有大量的數據與擁有許多有用的知識完全是兩回事。過去幾年中,從數據庫中發現知識這一領域發展的很快。廣闊的市場和研究利益促使這一領域的飛速發展。計算機技術和數據收集技術的進步使人們可以從更加廣泛的范圍和幾年前不可想象的速度收集和存儲信息。收集數據是為了得到信息,然而大量的數據本身并不意味信息。盡管現代的數據庫技術使我們很容易存儲大量的數據流,但現在還沒有一種成熟的技術幫助我們分析、理解并使數據以可理解的信息表示出來。在過去,我們常用的知識獲取方法是由知識工程師把專家經驗知識經過分析、篩選、比較、綜合、再提取出知識和規則。然而，由于知識工程師所擁有知識的有局限性,所以對于獲得知識的可信度就應該打個折扣。

　　數據的迅速增加與數據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據分析的基礎上進行科學研究、商業決策或者企業管理,但是目前所擁有的數據分析工具很難對數據進行深層次的處理,使得人們只能望“數”興嘆。數據挖掘正是為了解決傳統分析方法的不足,并針對大規模數據的分析處理而出現的。目前,在需要處理大數據量的科研領域中,數據挖掘受到越來越多的關注,同時,在實際問題中,大量成功運用數據挖掘的實例說明了數據挖掘對科學研究具有很大的促進作用。

　　數據挖掘的任務與方法的多樣性對數據挖掘提出了大量帶有挑戰性的問題，未來將會形成更大的研究高潮，研究的焦點可能主要會集中在下面幾個方面：

　　1、探索新的應用領域

　　目前，數據挖掘正在不斷探索擴大它的應用范圍，例如：生物醫學和電信等領域。由于通用的數據挖掘方法在處理特定的應用問題時存在一定的局限性。所以，目前數據挖掘的一種趨勢就是開發具有針對性的應用領域數據挖掘系統。

　　2、數據挖掘方法面向可伸縮性

　　數據挖掘一個非常重要的方向就是一種基于約束的挖掘方式。這一方向主要致力于如何在增加用戶交互的同時，提高挖掘處理的總體效率。并且它也提供了額外的控制方法，從而允許使用用戶說明與約束，引導數據挖掘的系統向有關聯的模式搜索。

　　3、挖掘語言標準化

　　標準化的數據挖掘語言和其他方面的標準化，將有利于數據挖掘工作進行系統的開發，改善多個數據挖掘系統之間的相互操作，從而推廣數據挖掘系統在企業以及社會教育中的使用。

　　4、數據挖掘可視化

　　數據挖掘的可視化指的是從大量的數據中發現具有知識的有效途徑。

　　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滿足大數據挖掘對語法、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。

　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、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、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發接口等多種產品使用形式。各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系統平臺，可以供Java，Python，C，C#等各類開發語言使用。

　　數據挖掘技術及其應用是目前國際上的一個研究熱點，并在許多行業中得到了很好的應用，尤其是在市場營銷中獲得了成功，初步體現了其優越性和發展潛力。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。