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隨著信息時代的到來，可供人們查閱和檢索的中文信息越來越多，如何在浩如煙海的中文信息世界里找到自己需要的資料成為一個越來越重要需要研究的課題。在當今時代，要處理迅猛增長的信息，手工處理已經變得不太現實。因此出現了自動化出來方法，自動化處理方法幫助人們檢索、管理信息，來解決現在社會信息豐富而知識貧乏的現狀。目前已經出現了很多自動化的工具諸如自動摘要、自動文件檢索等語言處理技術，在這些技術內的一個核心關鍵是主題詞，對于主題詞的提取有助于簡化此類工作，而如何找到主題詞是需要中文分詞技術的。此外中文分詞也是搜索引擎，翻譯等技術的基礎。

中文分詞，顧名思義，就是借助計算機自動給中文斷句，使其能夠正確表達所要表達的意思。中文不同于西文，沒有空格這個分隔符，同時在中文中充滿了大量的同義詞，相近詞，如何給中文斷句是個非常復雜的問題，即使是手工操作也會出現問題。中文分詞是信息提取、信息檢索、機器翻譯、文本分類、自動文摘、語音識別、文本語音轉換、自然語言理解等中文信息處理領域的基礎研究課題。對于中文分詞的研究對于這些方面的發(fā)展有著至關重要的作用?？梢赃@樣說，只要是與中文理解相關的領域，都是需要用到中文分詞技術的。因此對于中文分詞技術的研究，對于我國計算機的發(fā)展有著至關重要的作用。

北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(fā)的NLPIR大數據語義智能分析技術是滿足大數據挖掘對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發(fā)平臺。

NLPIR大數據語義智能分析平臺十三大功能：

精準采集：對境內外互聯網海量信息實時精準采集，有主題采集(按照信息需求的主題采集)與站點采集兩種模式(給定網址列表的站內定點采集功能)。

文檔轉化：對doc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式，進行文本信息轉化，效率達到大數據處理的要求。

新詞發(fā)現：從文本中挖掘出新詞、新概念，用戶可以用于專業(yè)詞典的編撰，還可以進一步編輯標注，導入分詞詞典中，提高分詞系統(tǒng)的準確度，并適應新的語言變化。

批量分詞：對原始語料進行分詞，自動識別人名地名機構名等未登錄詞，新詞標注以及詞性標注。并可在分析過程中，導入用戶定義的詞典。

語言統(tǒng)計：針對切分標注結果，系統(tǒng)可以自動地進行一元詞頻統(tǒng)計、二元詞語轉移概率統(tǒng)計。針對常用的術語，會自動給出相應的英文解釋。

文本聚類：能夠從大規(guī)模數據中自動分析出熱點事件，并提供事件話題的關鍵特征描述。同時適用于長文本和短信、微博等短文本的熱點分析。

文本分類：根據規(guī)則或訓練的方法對大量文本進行分類，可用于新聞分類、簡歷分類、郵件分類、辦公文檔分類、區(qū)域分類等諸多方面。

摘要實體：對單篇或多篇文章，自動提煉出內容摘要，抽取人名、地名、機構名、時間及主題關鍵詞;方便用戶快速瀏覽文本內容。

智能過濾：對文本內容的語義智能過濾審查，內置國內最全詞庫，智能識別多種變種：形變、音變、繁簡等多種變形，語義精準排歧。

情感分析：針對事先指定的分析對象，系統(tǒng)自動分析海量文檔的情感傾向：情感極性及情感值測量，并在原文中給出正負面的得分和句子樣例。

文檔去重：快速準確地判斷文件集合或數據庫中是否存在相同或相似內容的記錄，同時找出所有的重復記錄。

全文檢索：支持文本、數字、日期、字符串等各種數據類型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR鄰近等查詢語法，支持維語、藏語、蒙語、阿拉伯、韓語等多種少數民族語言的檢索。

編碼轉換：自動識別內容的編碼，并把編碼統(tǒng)一轉換為其他編碼。

中文分詞技術應時代的要求應運而生，在很大程度上滿足了人們對自然語言處理的需要，解決了人和計算機交流中的一些障礙;但中文分詞技術也存在很多困難，我們相信在未來的幾年里，通過對中文分詞技術的深入研究，必將開發(fā)出高質量、多功能的中文分詞算法并促進自然語言理解系統(tǒng)的廣泛應用。