隨著數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)也進(jìn)入一個全新的階段，即從過去僅管理一些簡單數(shù)據(jù)發(fā)展到管理由各種計(jì)算機(jī)所產(chǎn)生的圖形、圖像、音頻、視頻、電子檔案、Web頁面等多種類型的復(fù)?雜數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)量也越來越大。在給我們提供豐富信息的同時，也體現(xiàn)出明顯的海量信息特征。

　　信息爆炸時代.海量信息給人們帶來許多負(fù)面影響，最主要的就是有效信息難以提煉。過多無用的信息必然會產(chǎn)生信息距離稱為的“信息豐富而知識貧乏”窘境。因此，人們迫切希望能對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的信息.以更好地利用這些數(shù)據(jù)。但僅以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能，無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。更缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏知識的手段。正是在這樣的條件下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

　　數(shù)據(jù)挖掘是一個以數(shù)據(jù)庫、人工智能、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化四大支柱技術(shù)為基礎(chǔ)，我們知道，描述或說明一個算法設(shè)計(jì)分為三個部分：輸入、輸出和處理過程。數(shù)據(jù)挖掘算法的輸入是數(shù)據(jù)庫，算法的輸出是要發(fā)現(xiàn)的知識或模式，算法的處理過程則設(shè)計(jì)具體的搜索方法。從算法的輸入、輸出和處理過程三個角度分，可以確定數(shù)據(jù)挖掘主要涉及三個方面：挖掘?qū)ο?、挖掘任?wù)、挖掘方法。挖掘?qū)ο蟀ㄈ舾煞N數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)源，例如關(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫，以及萬維網(wǎng)(WEB)等。挖掘方法可以粗分為：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。統(tǒng)計(jì)方法可細(xì)分為：回歸分析、判別分析等。機(jī)器學(xué)習(xí)可細(xì)分為：遺傳算法等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細(xì)分為：前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

　　靈玖軟件NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺針對中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,先后歷時十八年,服務(wù)了全球四十萬家機(jī)構(gòu)用戶,是大時代語義智能分析的一大利器。

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　　文本挖掘最大的動機(jī)是來自于潛藏于電子形式中的大量的文本數(shù)據(jù).利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)處理公司大量的文本數(shù)據(jù),將給企業(yè)帶來巨大的商業(yè)價值.另外人們對于文本挖掘的感興趣的原因還在于:人們有時候并不知道他們到底要找什么,而挖掘能夠從數(shù)據(jù)庫中抽取出許多有用的信息.盡管對于文本挖掘的需求是非常強(qiáng)烈的,國內(nèi)外學(xué)者也都在進(jìn)行積極的研究 。

　　NLPIR大語義智能中文信息處理技術(shù)的出現(xiàn)已成為中文信息技術(shù)研究、發(fā)展、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)的提供了重要的幫助，在互聯(lián)網(wǎng)日益成長的今天，NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能中文信息處理技術(shù)將會更加成熟并創(chuàng)新。