NLPIR数据挖掘是AI技术在NLP上的应用

随着信息产业的迅猛快速的发展以及Internet/Web技术的快速普及，使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化，无法从表面上看出他们所蕴涵的有用信息，从而不能有效地进行分析处理。
数据是进行信息化处理的基础，从数据中获取重要信息并将其转化为实际的生产和应用效果变得越来越广泛，也推动着社会生产和市场经济的快速发展。尽管现代的数据库技术已经相当优秀能够使我们使我们很容易的存储大量的数据流,但还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。以往,我们通常由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则来获取有用信息。但由于专家所拥有知识的有局限性,所以对于获取的信息是否完全表达了数据本身还不是很确定。传统的知识获取技术已经无法满足巨型数据仓库,数据挖掘技术就应运而生。
数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。
数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。
数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
NLPIR大数据语义智能分析平台平台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。15年专业研究与工程积累，提供应用软件及各平台下的二次开发包。提供了用于技术二次开发的基础工具集。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。
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络采集、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
中文数据挖掘技术应时代的要求应运而生，在很大程度上满足了人们对自然语言处理的需要，解决了人和计算机交流中的一些障碍;但中文数据挖掘技术也存在很多困难，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。