无规则采集器列表算法(数据挖掘决策参考的统计分析数据．在深层次的层次上的应用)

　　无规则采集器列表算法(数据挖掘决策参考的统计分析数据．在深层次的层次上的应用)

　　数据挖掘，也称为数据挖掘、数据挖掘等，是按照既定的业务目标，从海量数据中提取潜在的、有效的和可理解的模式的高级过程。在较浅的层面上，利用现有数据库管理系统的查询、搜索和报告功能，结合多维分析和统计分析方法，进行在线分析处理（O易信），从而获得参考用于决策数据的统计分析。在更深层次上，从数据库中发现了前所未有的隐性知识。OLAF'出现的时间早于数据挖掘。它们都是从数据库中提取有用信息的方法。就决策支持的需求而言，两者是相辅相成的。

　　数据挖掘是一个多学科领域，它结合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计的最新研究成果，可用于支持商业智能应用和决策分析。例如客户细分、交叉销售、欺诈检测、客户流失分析、产品销售预测等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信行业。数据挖掘技术的发展对各行各业都具有重要的现实意义。

　　数据挖掘从新的角度将数据库技术、统计学、机器学习、信息检索技术、数据可视化和模式识别与人工智能有机结合。它可以结合各个领域的优势，从而从数据中提取出其他传统方法无法发现的有用知识。

　　数据挖掘可以解决很多问题，但是在实现的过程中是一个非常繁琐的过程，只有在计算机基础丰富的情况下才能实现。随着信息技术的发展，出现了许多数据挖掘工具。其中，NLPIR大数据语义智能分析平台（原ICTCLAS）是一个比较好的系统。它由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任张华平开发。针对大数据内容采集、编辑、挖掘、搜索的综合需求，融合网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘、语义搜索等最新研究成果，并持续创新近二十年。平台提供客户端工具、云服务、二次开发接口等多种产品使用形式。每个中间件API都可以无缝集成到客户的各种复杂应用系统中，兼容Windows、Linux、Android、Maemo5、FreeBSD等不同操作系统平台，可用于Java、Python、C等各种开发、C#等语言的使用。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三项功能：

　　NLPIR大数据语义智能分析平台客户端

　　精准采集：*敏*感*词*海量信息实时精准采集，主题采集（主题根据信息需求采集）和站点采集 两种模式（给定网站列表中的定点采集 功能）。

　　文档转换：将文本信息转换为doc、excel、pdf、ppt等多种主流文档格式，效率满足大数据处理要求。

　　新词发现：从文本中发现新词、新概念，用户可将其用于专业词典的编纂，并可进一步编辑标注，导入分词词典，提高分词系统的准确率，并适应新的语言变化。

　　批量分词：原创语料分词，自动识别人名、地名、机构名称等未注册词，新词标注，词性标注。并在分析过程中，导入用户自定义词典。

　　语言统计：根据分词和标注结果，系统自动进行一元词频数统计和二元词转移概率统计。对于常用术语，会自动给出相应的英文解释。

　　文本聚类：可以从*敏*感*词*数据中自动分析热点事件，并提供事件主题的关键特征描述。同时适用于短文、微博等长文和短文的热点分析。

　　文本分类：根据规则或训练方法对大量文本进行分类，可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。

　　抽象实体：对于单个或多个文章，自动提取内容摘要，提取人名、地名、机构名称、时间和主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

　　智能过滤：对文本内容进行语义智能过滤和审核，内置国内最全的词库，智能识别多种变体：变形、音变、繁简变体、精准语义消歧。

　　情感分析：针对预先指定的分析对象，系统自动分析海量文档的情感倾向：情感极性和情感值测度，并给出原文中的正负分和句例。

　　文档去重：快速准确判断文件集合或数据库中是否存在内容相同或相似的记录，同时查找所有重复记录。

　　全文搜索：支持文本、数字、日期、字符串等多种数据类型，多字段高效搜索，支持AND/OR/NOT、NEAR接近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯语和韩语 搜索各种少数民族语言。

　　代码转换：自动识别内容的代码，统一将代码转换为其他代码。

　　以上就是推荐的中文分词工具，希望对你有帮助，有问题请联系我，我会帮忙解答！