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隨著信息時(shí)代的到來(lái)，可供人們查閱和檢索的中文信息越來(lái)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(gè)越來(lái)越重要需要研究的課題。在當(dāng)今時(shí)代，要處理迅猛增長(zhǎng)的信息，手工處理已經(jīng)變得不太現(xiàn)實(shí)。因此出現(xiàn)了自動(dòng)化出來(lái)方法，自動(dòng)化處理方法幫助人們檢索、管理信息，來(lái)解決現(xiàn)在社會(huì)信息豐富而知識(shí)貧乏的現(xiàn)狀。目前已經(jīng)出現(xiàn)了很多自動(dòng)化的工具諸如自動(dòng)摘要、自動(dòng)文件檢索等語(yǔ)言處理技術(shù)，在這些技術(shù)內(nèi)的一個(gè)核心關(guān)鍵是主題詞，對(duì)于主題詞的提取有助于簡(jiǎn)化此類(lèi)工作，而如何找到主題詞是需要中文分詞技術(shù)的。此外中文分詞也是搜索引擎，翻譯等技術(shù)的基礎(chǔ)。

中文分詞，顧名思義，就是借助計(jì)算機(jī)自動(dòng)給中文斷句，使其能夠正確表達(dá)所要表達(dá)的意思。中文不同于西文，沒(méi)有空格這個(gè)分隔符，同時(shí)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(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題，即使是手工操作也會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題。中文分詞是信息提取、信息檢索、機(jī)器翻譯、文本分類(lèi)、自動(dòng)文摘、語(yǔ)音識(shí)別、文本語(yǔ)音轉(zhuǎn)換、自然語(yǔ)言理解等中文信息處理領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究課題。對(duì)于中文分詞的研究對(duì)于這些方面的發(fā)展有著至關(guān)重要的作用?？梢赃@樣說(shuō)，只要是與中文理解相關(guān)的領(lǐng)域，都是需要用到中文分詞技術(shù)的。因此對(duì)于中文分詞技術(shù)的研究，對(duì)于我國(guó)計(jì)算機(jī)的發(fā)展有著至關(guān)重要的作用。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒?yàn)室張華平主任研發(fā)的NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析技術(shù)是滿足大數(shù)據(jù)挖掘?qū)φZ(yǔ)法、詞法和語(yǔ)義的綜合應(yīng)用。NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)是根據(jù)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(yǔ)言理解、文本挖掘和語(yǔ)義搜索的研究成果,并針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)十三大功能：

精準(zhǔn)采集：對(duì)境內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)海量信息實(shí)時(shí)精準(zhǔn)采集，有主題采集(按照信息需求的主題采集)與站點(diǎn)采集兩種模式(給定網(wǎng)址列表的站內(nèi)定點(diǎn)采集功能)。

文檔轉(zhuǎn)化：對(duì)doc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式，進(jìn)行文本信息轉(zhuǎn)化，效率達(dá)到大數(shù)據(jù)處理的要求。

新詞發(fā)現(xiàn)：從文本中挖掘出新詞、新概念，用戶可以用于專(zhuān)業(yè)詞典的編撰，還可以進(jìn)一步編輯標(biāo)注，導(dǎo)入分詞詞典中，提高分詞系統(tǒng)的準(zhǔn)確度，并適應(yīng)新的語(yǔ)言變化。

批量分詞：對(duì)原始語(yǔ)料進(jìn)行分詞，自動(dòng)識(shí)別人名地名機(jī)構(gòu)名等未登錄詞，新詞標(biāo)注以及詞性標(biāo)注。并可在分析過(guò)程中，導(dǎo)入用戶定義的詞典。

語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)：針對(duì)切分標(biāo)注結(jié)果，系統(tǒng)可以自動(dòng)地進(jìn)行一元詞頻統(tǒng)計(jì)、二元詞語(yǔ)轉(zhuǎn)移概率統(tǒng)計(jì)。針對(duì)常用的術(shù)語(yǔ)，會(huì)自動(dòng)給出相應(yīng)的英文解釋。

文本聚類(lèi)：能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析出熱點(diǎn)事件，并提供事件話題的關(guān)鍵特征描述。同時(shí)適用于長(zhǎng)文本和短信、微博等短文本的熱點(diǎn)分析。

文本分類(lèi)：根據(jù)規(guī)則或訓(xùn)練的方法對(duì)大量文本進(jìn)行分類(lèi)，可用于新聞分類(lèi)、簡(jiǎn)歷分類(lèi)、郵件分類(lèi)、辦公文檔分類(lèi)、區(qū)域分類(lèi)等諸多方面。

摘要實(shí)體：對(duì)單篇或多篇文章，自動(dòng)提煉出內(nèi)容摘要，抽取人名、地名、機(jī)構(gòu)名、時(shí)間及主題關(guān)鍵詞;方便用戶快速瀏覽文本內(nèi)容。

智能過(guò)濾：對(duì)文本內(nèi)容的語(yǔ)義智能過(guò)濾審查，內(nèi)置國(guó)內(nèi)最全詞庫(kù)，智能識(shí)別多種變種：形變、音變、繁簡(jiǎn)等多種變形，語(yǔ)義精準(zhǔn)排歧。

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

文檔去重：快速準(zhǔn)確地判斷文件集合或數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在相同或相似內(nèi)容的記錄，同時(shí)找出所有的重復(fù)記錄。

全文檢索：支持文本、數(shù)字、日期、字符串等各種數(shù)據(jù)類(lèi)型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR鄰近等查詢語(yǔ)法，支持維語(yǔ)、藏語(yǔ)、蒙語(yǔ)、阿拉伯、韓語(yǔ)等多種少數(shù)民族語(yǔ)言的檢索。

編碼轉(zhuǎn)換：自動(dòng)識(shí)別內(nèi)容的編碼，并把編碼統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為其他編碼。

中文分詞技術(shù)應(yīng)時(shí)代的要求應(yīng)運(yùn)而生，在很大程度上滿足了人們對(duì)自然語(yǔ)言處理的需要，解決了人和計(jì)算機(jī)交流中的一些障礙;但中文分詞技術(shù)也存在很多困難，我們相信在未來(lái)的幾年里，通過(guò)對(duì)中文分詞技術(shù)的深入研究，必將開(kāi)發(fā)出高質(zhì)量、多功能的中文分詞算法并促進(jìn)自然語(yǔ)言理解系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。