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NLPIR-KGB知识图谱大幅提高大数据挖掘准确性

   2018-12-11 网站灵玖软件60
核心提示:NLPIR大数据语义智能分析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。
   近些年,由于以社交网站、基于位置的服务LBS 等为代表的新型信息产生方式的涌现,以及云计算、移动和物联网技术的迅猛发展,无处不在的移动、无线传感器等设备无时不刻都在产生数据,数以亿计用户的互联网服务时时刻刻都在产生着数据交互,大数据时代已经到来。在当下,大数据炙手可热,不管是企业还是个人都在谈论或者从事大数据相关的话题与业务,我们创造大数据同时也被大数据时代包围。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前,数据的获得不再是一个障碍,而是一个优势。对于数据量早已逾越TB、增长率惊人、实时高的大数据,如何分析、管理、利用大数据等工作仍将面临若干的挑战。

  大数据是为更经济地从高频率的、大容量的、 不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。所有对大数据的定义基本上是从大数据的特征出发,通过这些特征的阐述和归纳给出其定义。在这些定义中,可将大数据的特点总结为:规模性(volume)、多样性(variety)、高速型(velocity )和价值性(value)。  

  大数据的核心:数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘,但是我们不关心是什么是数据挖掘,我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。

  数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理,所以其核心就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性,就必须确保所采用算法的科学性和可靠性,获取数据潜在规律,并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。

  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。

  随着云计算、移动互联网以及物联网等技术的发展和完善,相信大数据在各个领域的应用会越来越广泛和深入,相关的研究也会越来越全面和深入,在信息管理领域,综合应用数据挖掘技术和人工智能技术,获取用户知识、文献知识等各类知识,将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。

 
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