NLPIR系统KGB知识图谱技术与各行业深度融合

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　　世界进入21世纪后，移动互联、社交网诺、电子商务等将互联网的作用大大拓展了。 与此同时，我们产生数据的速度也大大加快了。在近十年内产生的数据量比之前所有时间产生的数据量还多得多。我们的衣食住行都被“搬上了网”，所以各种数据都在膨胀变大。而且，当数据的量大了之后，数据本身也能产生数据，比如大数据分析又会得到许多新的数据，所以大数据是信息时代必然的产物。
　　数据分析给现代社会带来了新的机遇与挑战。一方面，与传统研究侧重于揭示事物的共性不同，大数据研究将有助于人们发现事物的个体特性，并针对每一个体的特性给出个体化的解决方案。同时，大数据研究也将使人们能够从大量个体的差异变化中，揭示其中存在的难以察觉的规律。另一方面，大数据的海量样本规模和高维数特征也引入以下显著特性：数据搜集的偏差性、数据产生的异母体性、计算成本、噪音的累积叠加、假关联性、外生性，以及测量误差等等。为了应对这些挑战，需要引入新的计算和统计方法。
　　，从计算的角度来看，大数据提供的数据量，这会给实施统计计算和后完成统计估算和检验带来问题。比如，对于一个列数上百万的矩阵，一次简单的矩阵求逆操作在计算上都是困难的。其次，从统计分析的角度来看，大数据经常包含被抽样个体的大量特征信息，即样本的个异性和高维性。个异性和高维性给统计分析与计算带来诸多问题，包括异母体、噪音累积、假相关、内生性。
　　互联网时代,“资源”的含义正在发生的变化,它已不再仅仅只是指煤、石油、矿产等一些看得见、摸得着的实体，“大数据”，也正在演变成不可或缺的战略资源。互联网、物联网每天都在产生大量的数据，这些庞大的数据资源，为人们依据数据了解世界、了解市场、了解人们的生活提供了可能。大数据已经被视为一种资产、一种财富、一种可以被衡量和计算的价值。得大数据者得天下，是一些推崇大数据时代的变革者所坚信不疑的判断。
　　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是根据中文数据挖掘的综合需求,融合了网络采集、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。
　　数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究热点，并在许多行业中得到了很好的应用，尤其是在市场营销中获得了成功，初步体现了其性和发展潜力。在信息管理领域，综合应用数据挖掘技术和人工智能技术，获取用户知识、文献知识等各类知识，将是实现知识检索和知识管理发展的必经之路。