NLPIR平臺打造語義智能教學(xué)科研新理念

時間：2018-02-07作者：靈玖中科軟件（北京）有限公司瀏覽：161

　　新世紀(jì)以來信息技術(shù)呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長、爆發(fā)式的增長，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化加快普及應(yīng)用，特別是互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)與**制造技術(shù)深度融合所形成的新一代智能制造技術(shù)，成為了新一輪工業(yè)革命的**競爭力、**驅(qū)動力。
　　大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)，依托于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘是人工智能的底層邏輯，而擁有數(shù)據(jù)挖掘技能數(shù)據(jù)科學(xué)家則是人工智能領(lǐng)域內(nèi)不可或缺的良好人才。
　　大數(shù)據(jù)的應(yīng)用十分廣泛，不僅能產(chǎn)生巨大的產(chǎn)業(yè)空間，也能產(chǎn)生巨大的社會**。用大數(shù)據(jù)服務(wù)管理決策，將會在決策主體、決策方法、決策過程等方面發(fā)生革命性的改變，從而大大提高管理者的決策能力。
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學(xué)科研平臺是大數(shù)據(jù)語義智能分析專業(yè)的教學(xué)科研綜合平臺。平臺以自然語言理解為**，結(jié)合北理工團(tuán)隊多年的科學(xué)研究與*教學(xué)經(jīng)驗，以科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞剑铝τ谔嵘龑W(xué)員大數(shù)據(jù)與人工智能的教學(xué)培訓(xùn)、科學(xué)研究與工程實踐的水平。
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學(xué)科研平臺具有一套完善且豐富的教學(xué)體系，課程教材、視頻教學(xué)、實訓(xùn)平臺、實驗驗證和項目案例五位一體。
　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能教學(xué)科研平臺教學(xué)內(nèi)容豐富，主要圍繞大數(shù)據(jù)、人工智能和自然語言理解三大**領(lǐng)域展開，**內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　1)科學(xué)的大數(shù)據(jù)觀：大數(shù)據(jù)的定義，科學(xué)發(fā)展淵源;如何科學(xué)看待大數(shù)據(jù)?如何把握大數(shù)據(jù)，分別從“知著”、“顯微”、“曉義”三個層面闡述科學(xué)的大數(shù)據(jù)觀。
　　2)大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺與架構(gòu)：云計算技術(shù)與開源平臺搭建;Hadoop、Spark等數(shù)據(jù)架構(gòu)、計算范式與應(yīng)用實踐;TensorFlow深度學(xué)習(xí)平臺。
　　3)機(jī)器學(xué)習(xí)與常用數(shù)據(jù)挖掘：常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法：Bayes, SVM，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等;常用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類、聚類、奇異點分析;深度學(xué)習(xí)：CNN, RNN, LSTM, Attention模型，seq2seq模型。
　　4)大數(shù)據(jù)語義精準(zhǔn)搜索：通用搜索引擎與大數(shù)據(jù)垂直業(yè)務(wù)的矛盾;大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)搜索的基本技術(shù)：快速增量倒排索引、結(jié)構(gòu)化與非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合、大數(shù)據(jù)排序算法、語義關(guān)聯(lián)、自動緩存與優(yōu)化機(jī)制;大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)搜索語法：鄰近搜索、復(fù)合搜索、情感搜索、精準(zhǔn)搜索;
　　5)非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)語義挖掘
　　語義理解基礎(chǔ)：ICTCLAS與漢語分詞;內(nèi)容關(guān)鍵語義自動標(biāo)引與詞云自動生成;大數(shù)據(jù)聚類;大數(shù)據(jù)分類與信息過濾;大數(shù)據(jù)去重、自動摘要;情感分析與情緒計算;不良信息智能過濾.
　　6)知識圖譜的大數(shù)據(jù)自動構(gòu)建與應(yīng)用：知識圖譜概念;知識點的自動發(fā)現(xiàn);基于bootstrapping的知識大數(shù)據(jù)生成;
　　7)NLPIR智能語義平臺：NLPIR智能語義分析在線云服務(wù);NLPIR Parser語義分析平臺實訓(xùn);NLPIR智能語義二次開發(fā)接口與教程。
　　8)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例剖析與綜述：電網(wǎng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例;新媒體傳播創(chuàng)新與頭條應(yīng)用;非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)挖掘。
　　大數(shù)據(jù)因其規(guī)模巨大、類型復(fù)雜、產(chǎn)生速度快、**密度低等特點，對現(xiàn)有信息技術(shù)構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)。運(yùn)用新理念、新技術(shù)、新方法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行全生命周期的創(chuàng)新管理和應(yīng)用，是推動國民經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和社會管理創(chuàng)新的重要契機(jī)，也是國家綜合競爭力提升的重要趨勢。支撐這場大數(shù)據(jù)革命的底層力量，不僅僅是技術(shù)革命，較是**意識、組織文化和行為方式的思維革命。在國家治理層面，尤其需要掌握用數(shù)據(jù)思考和解決社會問題的新方法，較重要的是樹立數(shù)據(jù)思維、互聯(lián)網(wǎng)思維和計算思維的思維方式。


靈玖中科軟件（北京）有限公司專注于大數(shù)據(jù)開發(fā),大數(shù)據(jù)搜索與挖掘,大數(shù)據(jù)中文分詞等

• 詞條

  詞條說明

• 靈玖LJParser挖掘系統(tǒng)挖掘大數(shù)據(jù)信息

  數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)等，高度自動化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。 數(shù)據(jù)挖掘是通過分析每個數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集;規(guī)律尋找

• 靈玖軟件：NLPIR文本智能挖掘提速2.0

  隨著中國互聯(lián)網(wǎng)新一輪的技術(shù)浪潮的到來，大數(shù)據(jù)已然從云端深入到社會的方方面面，并通過對數(shù)據(jù)的動態(tài)分析及洞察預(yù)測，發(fā)揮著為企業(yè)決策提供*依據(jù)的積極作用。大數(shù)據(jù)不僅變革了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)本身，同時也引發(fā)了互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的重構(gòu)。隨著數(shù)字化技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用，行業(yè)運(yùn)作模式也被大數(shù)據(jù)悄然改寫。 互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入Web2. 0時代以來，社交媒體成為傳播主流，著重內(nèi)容的分享、互動。傳播內(nèi)容經(jīng)歷了文字、圖文、音頻、短視頻、

• 靈玖LJParser中文分詞系統(tǒng)有什么特點?

  詞法分析是自然語言處理的基礎(chǔ)與關(guān)鍵，是計算機(jī)科學(xué)中將字符序列轉(zhuǎn)換為單詞序列的過程?；救蝿?wù)是從字符串表示的源程序中識別出具有獨(dú)立意義的單詞符號，其基本思想是根據(jù)掃描到單詞符號的**個字符的種類，拼出相應(yīng)的單詞符號。 靈玖LJParser中文分詞系統(tǒng)是靈玖軟件經(jīng)過多年研究工作積累的基礎(chǔ)上，研制出的分詞系統(tǒng)，主要功能包括中文分詞;英文分詞;詞性標(biāo)注;命名實體識別;新詞識別;關(guān)鍵詞提取;支持用戶專業(yè)詞

• NLPIR語義技術(shù)助力解決文本數(shù)據(jù)挖掘難題

  近年來，隨著Internet?的迅猛發(fā)展以及人們利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)能力的大幅度提高，大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)文本庫不斷涌現(xiàn)。為了便于在海量文本庫中搜尋、過濾、管理這些文本，基于人工智能技術(shù)的文本大數(shù)據(jù)挖掘成為人們研究的焦點。 數(shù)據(jù)挖掘(KD)是從數(shù)據(jù)中自動抽取模型。數(shù)據(jù)挖掘包括許多步驟：從大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中(或從其他來源)**數(shù)據(jù);選擇合適的特征屬性;挑選合適的樣本策略;剔除數(shù)據(jù)中不正常的數(shù)據(jù)并補(bǔ)足不夠