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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、实时性高的大数据，如何分析、管理、利用大数据等工作仍将面临若干的挑战。
大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。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。
NLPIR大数据语义智能分析平台针对大数据内容采编挖搜的综合需求，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新研究成果，先后历时十八年，服务了全球四十万家机构用户，是大数据时代语义智能分析的一大利器。
NLPIR大数据语义智能挖掘平台，针对大数据内容处理的需要，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术，提供了客户端工具、云服务、二次开发接口。
NLPIR能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求，包括大数据完整的技术链条：网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
随着数据挖掘技术应用范围的不断扩展,人类社会的方方面年几乎都会被数据挖掘涉足。尽管数据挖掘原本是作为一项技术出现的,但由于数据挖掘本身有的理念给人们处理解决各类问题都提供了一个新的思路和方法,在这一点上数据挖掘一定程度上等同于一种方法论,在未来的一段时期里必将对人类生产生活产生重大影响。
你可以是高校老师与学生，用之于报告、论文等各种文本的处理;
你可以是专业计算机、数据分析专家，用之于技术、项目等研发;
你可以是编辑、自媒体人，用之于内容挖掘、审核与自动生成。
......
当然，大数据语义智能挖掘平台能做的，还有更多!
我们的目标：读懂自然语言，挖掘数据价值，智能服务生活!
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