java/python中文分信息处理工具,没有计算机知识的人

　　敏感性分析是指从众多不确定因素中找出对投资项目的经济绩效指标有重要影响的敏感因素，并分析计算对项目经济绩效指标的影响程度和敏感性，然后是用于确定项目风险承受能力的不确定性分析方法.

　　1. 敏感性分析的目的是:

　　（1）识别影响项目经济效益变化的敏感因素，分析敏感因素变化的原因，为进一步的不确定性分析（如概率分析）提供依据；

　　（2）研究不确定因素的变化范围或极限值，例如项目的经济效益值的变化，并分析和判断项目的承受风险的能力；

　　（3）比较多种选择的敏感性，以便在经济利益相似的情况下，可以选择不敏感的投资选择.

　　根据每个不确定因素的变化数量，灵敏度分析可以分为单因素灵敏度分析和多因素灵敏度分析.

　　第二，敏感性分析的步骤

　　对于敏感性分析，通常请按照以下步骤操作:

　　1. 确定经济效益指标进行分析

　　评价投资项目的经济效益指标主要包括: 净现值，内部收益率，投资利润率，投资回收期等.

　　2. 选择不确定因素并设置变化范围.

　　3. 计算不确定因素变化对项目经济绩效指标的影响程度，并确定敏感因素.

　　4. 绘制灵敏度分析图以找到不确定性因素变化的极限值.

　　敏感性分析是一种动态不确定性分析，是项目评估中不可或缺的一部分. 用于分析项目经济效益指标对各种不确定因素的敏感性，找出敏感性因素及其最大波动范围，并据此判断项目的承受风险能力. 但是，该分析仍无法确定各种不确定因素在一定范围内的概率，因此其分析结论的准确性将在一定程度上受到影响. 在现实生活中，可能会出现这样的情况: 通过敏感性分析确定的敏感性因素未来不太可能发生不利变化，并且由此引发的项目风险不大；虽然在敏感性分析中执行的另一个因素不是很敏感，但是将来发生不利变化的可能性非常高，这将导致更大的项目风险. 为了弥补敏感性分析的不足，在项目评估和决策过程中需要进一步的概率分析.

　　数据分析具有广泛的应用范围. 在产品的整个生命周期中，数据分析过程是质量管理体系的支持过程，包括从产品市场研究到售后服务到最终处置的整个过程. 需要适当地使用数据分析来提高有效性. 国内有很多大数据分析和挖掘工具，但是其中大多数是近年来出现的大数据技术，它们必须具有计算机开发能力，并且可以立即使用. *敏*感*词*工具较少. 作为主流中文大数据分析和挖掘工具产品的试用版，以下推荐了一个java / python中文子信息处理工具，该工具可以在没有计算机知识的情况下直接使用:

　　NLPIR大数据语义智能分析平台（以前称为ICTCLAS）是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的. 它满足了大数据内容采集，编译和搜索的全面需求. 它结合了精确的网络采集，对自然语言的理解，文本挖掘和语义搜索的最新研究成果近二十年来不断创新. 该平台提供了多种产品使用形式，例如客户端工具，云服务和二次开发接口. 每个中间件API均可无缝集成到客户的各种复杂应用系统中，与Windows，Linux，Android，Maemo5，FreeBSD等不同操作系统平台兼容，并可用于Java，Python，C等各种开发，C#等语言用法.

　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三个功能:

　　NLPIR大数据语义智能分析平台客户端

　　精确采集: 通过两种方式实时准确地从*敏*感*词*Internet上采集大量信息: 主题采集（根据信息需求进行主题采集）和网站采集（给定的内部定点采集功能）网址列表）.

　　文档转换: 将文本信息转换为doc，excel，pdf和ppt等多种主流文档格式，其效率可以满足大数据处理的要求.

　　新词发现: 从文本中发现新词和概念，用户可以将其用于专业词典的汇编，还可以进一步对其进行编辑和标记，将其导入分词词典中，从而提高了词的准确性. 分词系统，并适应新的语言多样性.

　　批处理单词分割: 原创语料库的单词分割，自动识别未注册的单词（例如名称，地名和机构名称），新单词标记和词性标记. 然后在分析过程中，导入用户定义的字典.

　　语言统计: 根据分段和标注的结果，系统可以自动对一元词的频率进行统计，并对二元词的转移概率进行统计. 对于常用术语，将自动给出相应的英语解释.

　　文本聚类: 它可以自动分析来自*敏*感*词*数据的热点事件，并提供事件主题的关键功能描述. 它还适用于长文本和短文本（例如，短文本和微博）的热点分析.

　　文本分类: 根据规则或培训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，区域分类等许多方面.

　　摘要实体: 对于单篇或多篇文章，将自动提取内容摘要，并提取人员名称，地点，组织，时间和主题关键字；方便用户快速浏览文本内容.

　　智能过滤: 语义智能过滤和文本内容审查，内置中国最完整的单词数据库，智能识别变形，语音，传统和简体等多种变体，并在语义上准确消除歧义.

　　情感分析: 对于预先指定的分析对象，系统会自动分析大量文档的情感趋势: 情感极性和情感价值测量，并在原文中给出正负分数和句子示例.

　　重复数据删除: 快速，准确地确定文件集合或数据库中是否存在具有相同或相似内容的记录，同时查找所有重复记录.

　　全文搜索: 支持各种数据类型，例如文本，数字，日期，字符串等，多字段有效搜索，支持查询语法（例如AND / OR / NOT和NEAR接近），并支持维吾尔文，藏文，蒙古语，阿拉伯语，韩语和其他少数民族语言的搜索.

　　编码转换: 自动识别内容的编码，并将编码统一转换为其他编码.