分享大数据中文分词技术提升人工智能“自我学习”
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了分享大数据中文分词技术提升人工智能“自我学习”相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
目前，文本分析技术受到越来越多的关注，在分析效果和表现形式上NLPIR 大数据搜索与挖掘共享开发系统是最好的， NLPIR大数据搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术。NLPIR开发平台系统由多个中间件组成，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，下面介绍一下系统中主要的功能：
汉语词法分析功能：
汉语词法分析中间件能对汉语语言进行拆分处理，是中文信息处理必备的核心部件。 NLPIR 大数据搜索与挖掘共享开发平台系统综合了各家所长，采用条件随机场(Conditional Random Field,简称 CRF)模型，分词准确率接近 99%，具备准确率高、速度快、可适应性强 等优势;特色功能包括：切分粒度可调整，融合 20 余部行业专有词典，支持用户自定义词典等。 词性标注能对汉语语言进行词性的自动标注，它能够真正理解中文，自动根据语言环境将词语 诸如“建设”标注为“名词”或“动词”。
新词自动发现功能：
新词自动发现技术能够识别出词典中没有出现过的词汇、短语、命名实体、流行用语， 是语言文献分析方面的一把利器。新词发现脱胎于语言自动分词技术，又是对分词技术的有效 提升和补充。
NLPIR 大数据搜索与挖掘共享开发平台采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不 受行业领域限制，能够有效地挖掘出新出现的特征词汇，所输出的词汇可以配以权重。新词发现组件可以应用于文本挖掘、知识管理、词典编辑、舆情监测等多种应用中。
文本内容去重功能：
文本内容去重中间件能够对文本进行查重处理，同时能找出所有的重复文件。能够快速准 确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录。 NLPIR 大数据搜索与挖掘共 享开发平台采用高效的文章指纹算法，能够在极短的时间内与历史指纹库进行对比，从而发现 重复记录。
文本分类过滤功能：
文本分类中间件能够根据文献内容进行类别的划分，可以用于新闻分类、简历分类、邮件 分类、办公文档分类、区域分类等诸多应用。
文本过滤功能能够从大量文本中快速识别和过滤出符合特殊要求的信息，可应用于品牌报 道监测、垃圾信息屏蔽、敏感信息审查等领域。
NLPIR 大数据搜索与挖掘共享开发平台采用基于内容的文本自动分类过滤和基于规则的 文本分类过滤两种方式，并支持两种方式的混合分类。能够进行多级分类，分类速度每秒 100 篇以上，平均准确率 90%以上，能够进行中英文分类和中英文的混合分类。用户可以灵活、 方便的更换模板，来实现对不同的主题的分类过滤。
文本聚类功能：
文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容 相近的文档归为一类，并自动为该类生成标题和主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大 新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。 NLPIR 大数据搜索与挖掘共享开发平台基于文章集合核心语义理解技术，不仅聚类速度 快，而且准确率高，并能自动得到类别间的演化趋势。
文档关键词提取功能：
文章关键词提取中间件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文 章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出 现的新词语，所输出的词语可以配以权重。
NLPIR是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。用户可以使用该软件对自己的数据进行处理。
因此，通过科学的大数据处理技术读取大量的计算机数据，提升人工智能本身的能力/精准度。如今，大量数据产生之后，有低成本的存储器将其存储，有高速的CPU对其进行处理，所以就可以进行人工智能自我学习实践。由此，人工智能就能做出接近人类的处理或者判断，提升精准度。同时，采用人工智能的服务作为高附加值服务，成为了获取更多用户的主要因素，而不断增加的用户，产生更多的数据，使得人工智能进一步优化。
目前人工智能、机器学习算法在工业界里应用比较好的领域，也是用户量很大、有大量的学习样本和训练数据的领域。在应用的过程中能够给出算法的评价，形成闭环，不断地改进优化。
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