NLPIR-KGB知识图谱引擎突破传统数据挖掘束缚

  1. 云栖社区>
  2. 博客>
  3. 正文

NLPIR-KGB知识图谱引擎突破传统数据挖掘束缚

ljrj123 2018-10-31 11:03:50 浏览432 评论0

摘要: KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎,基于汉语词法分析的基础上,采用KGB语法实现了实时高效的知识生成,可以从非结构化文本中抽取各类知识,并实现了从表格中抽取指定的内容等。

  在当今信息爆炸的时代,伴随着社会事件和自然活动的大量产生(数据的海量增长),人类正面临着“被信息所淹没,但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善,人类积累的数据量正以指数方式增长 。面对海量的、杂乱无序的数据,人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。
  数据的广泛存在性使得数据越来越多地散布于不同的数据管理系统中,为了便于进行数据分析需要进行数据的集成.数据集成看起来并不是一个新的问题,但是大数据时代的数据集成却有了新的需求,因此也面临着新的挑战. 
  1) 广泛的异构性.传统的数据集成中也会面对数据异构的问题,但是在大数据时代这种异构性出现了新的变化.主要体现在:①数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合.②数据产生方式的多样性带来的数据源变化.传统的电子数据主要产生于服务器或者是个人电脑,这些设备位置相对固定.随着移动终端的快速发展,手机、平板电脑、UPS等产生的数据量呈现爆炸式增长,且产生的数据带有很明显的时空特性.③数据存储方式的变化.传统数据主要存储在关系数据库中,但越来越多的数据开始采用新的数据存储方式来应对数据爆炸.这就必然要求在集成的过程中进行数据转换,而这种转换的过程是非常复杂和难以管理的.
  2)数据质量.数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的增大,相反很多时候意味着信息垃圾的泛滥.一方面很难有单个系统能够容纳下从不同数据源集成的海量数据;另一方面如果在集成的过程中仅仅简单地将所有数据聚集在一起而不作任何数据清洗,会使得过多的无用数据干扰后续的数据分析过程.大数据时代数据清洗过程必须更加谨慎,因为相对细微的有用信息混杂在庞大的数据量中.如果信息清洗的粒度过细,很容易将有用的信息过滤掉.清洗粒度过粗又无法达到真正的清洗效果,因此在质与量之间需要进行仔细的考量和权衡.
  北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术是对语法、词法和语义的综合应用。NLPIR大数据语义智能分析平台平台是根据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,并针对互联网内容处理的全技术链条的共享开发平台。
  其中KGB(Knowledge Graph Builder)知识图谱引擎是我们自主研发的知识图谱构建与推理引擎,基于汉语词法分析的基础上,采用KGB语法实现了实时高效的知识生成,可以从非结构化文本中抽取各类知识,并实现了从表格中抽取指定的内容等。KGB同时可以定义不同的动作,如抽取动作,并能自定义各类后处理程序。利用KGB知识图谱引擎可以抽取到产品的详细报价信息,方便进行下一步的数据挖掘与图谱构建。
  大数据挖掘技术是一个充满希望的研究领域,商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展。每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正日益广泛和深入。对海量文本信息进行有效的数据挖掘已经是自然语言处理、信息检索、信息分类、信息过滤、语义挖掘、文本的机器学习等诸多应用领域基础且关键的研究问题,它影响着上层信息服务与信息共享的质量和水平。NLPIR大数据语义智能技术将对中文数据挖掘技术进行深入研究,必将提供出高质量、多功能的中文数据挖掘算法并促进自然语言理解系统的广泛应用。

【云栖快讯】一站式开发者服务,海量学习资源免费学  详情请点击

网友评论