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隨著科技的迅猛發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等高新技術(shù)，能夠讓風(fēng)險(xiǎn)變得可知可控，實(shí)現(xiàn)從事后被動(dòng)應(yīng)對(duì)向事前精準(zhǔn)防控轉(zhuǎn)變，大數(shù)據(jù)已滲透到軍事、金融、通訊等行業(yè)領(lǐng)域之中。步入大數(shù)據(jù)時(shí)代，新技術(shù)為數(shù)據(jù)挖掘工作的創(chuàng)新提供了無限的發(fā)展空間。

數(shù)據(jù)挖掘(data mining)，就是從存放在數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量的數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘，在人工智能領(lǐng)域，習(xí)慣上又稱為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)，也有人把數(shù)據(jù)挖掘視為數(shù)據(jù)庫中知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程的一個(gè)基本步驟。知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程以下三個(gè)階段組成：(1) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，(2)數(shù)據(jù)挖掘，(3) 結(jié)果表達(dá)和解釋。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識(shí)庫交互。

而文本挖掘不但要處理大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔數(shù)據(jù)，而且還要處理其中復(fù)雜的語義關(guān)系，因此，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)無法直接應(yīng)用于其上。對(duì)于非結(jié)構(gòu)化問題，一條途徑是發(fā)展全新的數(shù)據(jù)挖掘算法直接對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，對(duì)于數(shù)據(jù)非常復(fù)雜，導(dǎo)致這種算法的復(fù)雜性很高;另一條途徑就是將非結(jié)構(gòu)化問題結(jié)構(gòu)化，利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行挖掘，目前的文本挖掘一般采用該途徑進(jìn)行。對(duì)于語義關(guān)系，則需要集成計(jì)算語言學(xué)和自然語言處理等成果進(jìn)行分析。

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nlpir能夠全方位多角度滿足應(yīng)用者對(duì)大數(shù)據(jù)文本的處理需求，包括大數(shù)據(jù)完整的技術(shù)鏈條：網(wǎng)絡(luò)抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體抽取、詞頻統(tǒng)計(jì)、關(guān)鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴(kuò)展、繁簡(jiǎn)編碼轉(zhuǎn)換、自動(dòng)注音、文本聚類等。

隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)展，人類社會(huì)的方方面年幾乎都會(huì)被數(shù)據(jù)挖掘涉足。盡管數(shù)據(jù)挖掘原本是作為一項(xiàng)技術(shù)出現(xiàn)的，但由于數(shù)據(jù)挖掘本身獨(dú)有的理念給人們處理解決各類問題都提供了一個(gè)新的思路和方法，在這一點(diǎn)上數(shù)據(jù)挖掘一定程度上等同于一種方法論，在未來的一段時(shí)期里必將對(duì)人類生產(chǎn)生活產(chǎn)生重大影響。

你可以是高校老師與學(xué)生，用之于報(bào)告、論文等各種文本的處理;

你可以是專業(yè)計(jì)算機(jī)、數(shù)據(jù)分析專家，用之于技術(shù)、項(xiàng)目等研發(fā);

你可以是編輯、自媒體人，用之于內(nèi)容挖掘、審核與自動(dòng)生成。

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