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NLPIR融合深度学习技术挖掘数据信息

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等级:助理
行业:
职能部门:
城市:北京
金币:201

伴随着计算机的日益普及,互联网的迅猛发展,文本的数量(电子邮件、新闻、网页、科技论文等)在不停的增长,因而对文本作智能化处理以获取所需信息的需求日益迫切。在这样的社会需求下,自 然语言处理技术的地位和作用日益重要。经过几十年的研究,计算机 处理自然语言的理论基础日趋成熟,应用范围也越来越广,初步形成了面向各种不同应用和研究的技术体系。

自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称,其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令,完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。自然语言处理技术的研究,可以丰富计算机知识处理的研究内容,推动人工智能技术的发展。

深度学习是学习深层非线性网络的一种结构,通过展现复杂函数逼近,用输入数据分布式来表示,最终将数据样本集中学习数据集本质特点的能力展现出来。通过含多隐层的多层感知器来进行深度学习。深度学习可以更多地模拟神经层神经活动,使用组合低层特征来合成更加抽象的高层属性特征类别,来更好地展现数据分布式特性。

深度学习非常适用于解决自然语言处理领域的一系列难题,首先,由于语言本身的高维特性,传统的自然语言处理系统往往需要复杂的语言知识以便手工构造出可供分类器使用的特征。而利用深度学习,则可以通过构造模型来自动学习用于解决自然语言处理领域的问题所需的特征。其次,在自然语言处理领域,无标签数据可以被轻易的大量获得,然而有标签数据则相对稀少且昂贵,深度学习则刚好可以利用大量的无标签数据来获取特征。再次,自然语言处理领域的许多问题往往相互之间具有非常强的关联性,例如对分词、词性标注和命名实体识别,传统的方法往往将这几个问题分开解决,忽略了它们之间的关系。使用深度学习则可以在特征抽取层面构造统一的模型以同时处理这些问题,并通过多任务学习的方法在模型中对其关联性进行建模,从而获得更好的性能。

灵玖软件NLPIR大数据语义智能分析平台针对中文数据挖掘的综合需求,融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和语义搜索的研究成果,先后历时十八年,服务了全球四十万家机构用户,是大时代语义智能分析的一大利器。

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