大数据文本挖掘利器-NLPIR语义系统

　　互联网、物联网急速发展，万物互联的时代，也是大数据从概念更多投入应用的时代，数据资源已成为国家战略资源，我们急需在挖掘数据资源这个关键点上取得突破。

　　大数据的价值是显而易见的。当样本的数据量“达到某个拐点时，一切都变了”，统计学上的意义便凸显出来。但是，对于更多数据的获取，进行精准的语义数据挖掘，由于各种原因，对于这些被研究者来说已经成为一个巨大的挑战。知识挖掘、机器学习、人工智能等技术的研究和应用使得大数据分析的能力越来越强大，但对自然语言非结构化的语义分析挖掘也是一件不小的挑战。

　　nlpir文本搜索与挖掘系统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，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，可兼容windows，linux，android，maemo5, freebsd等不同操作系统平台，可以供java，c，c#等各类开发语言使用。

　　nlpir文本搜索与挖掘系统的数据挖掘功能主要步骤：

　　1.数据收集

　　大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从作起。因此，数据收集是数据挖掘的首要步骤。数据可以来自于现有事务处理系统，也可以从数据仓库中得到。

　　2.数据整理

　　数据整理是数据挖掘的必要环节。由数据收集阶段得到的数据可能有一定的“污染”，表现在数据可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础之上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。

　　3.数据挖掘

　　利用各种数据挖掘方法对数据进行分析。

　　4.数据挖掘结果的评估

　　数据挖掘的结果有些具有实际意义，而另一些没有实际意义，或是与实际情况相违背，这就需要进行评估。评估可以根据用户多年的经验，也可以直接用实际数据来验证模型的正确性，进而调整挖掘模型，不断重复进行数据挖掘。

　　5.分析决策

　　数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。

　　数据挖掘技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。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。