在互联网发展到大数据时代，那么数据就等于金钱。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，百分之八十的数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的结构化形式。
在数据挖掘过程中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。
LJParser系统指的是网络搜索、自然语言理解和文本挖掘的技术开发的基础工具集，开发平台由多个中间件组成，各个中间件API可以无缝地融合到客户的各类复杂应用系统之中。
全面升级的LJParser系统在以下方面做出重点提升：
1、汉语词法分析中间件(分词、词性标注、人名地名机构名识别)
汉语词法分析中间件能对汉语语言进行拆分处理，是中文信息处理必备的核心部件。灵玖综合了各家所长，采用条件随机场(Conditional Random Field,简称CRF)模型，分词准确率接近99%，具备准确率高、速度快、可适应性强等优势;特色功能包括：切分粒度可调整，融合20余部行业专有词典，支持用户自定义词典等。
2、新语自动发现中间件
新词自动发现技术能够识别出词典中没有出现过的词汇、短语、命名实体、流行用语，是语言文献分析方面的一把利器。新词发现脱胎于语言自动分词技术，又是对分词技术的有效提升和补充。
灵玖采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，能够有效地挖掘出新出现的特征词汇，所输出的词汇可以配以权重。
3、文本聚类中间件
文本聚类是基于相似性算法的自动聚类技术，自动对大量无类别的文档进行归类，把内容相近的文档归为一类，并自动为该类生成标题和主题词。适用于自动生成热点舆论专题、重大新闻事件追踪、情报的可视化分析等诸多应用。
灵玖基于文章集合核心语义理解技术，不仅聚类速度快，而且准确率高，并能自动得到类别间的演化趋势。
4、增加关键词扫描中间件
关键词扫描中间件组件采取先进的NLPIR大数据搜索与挖掘系统，可以针对原始文本关键词集进行处理和加工，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。
采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出*新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。 |
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