NLPIR系统KGB知识图谱引擎为数据内容安全设岗 原创

　　近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

　　数据挖掘(Data Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

　　数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2) 人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能(并行)计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。因此，数据挖掘被信息产业界认为是数据库系统最重要的前沿之一，是信息产业最有前途的交叉学科。

　　近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是由于企业数据库的广泛使用，存在大量的数据，并且迫切需要从这些数据中获取有用的信息的知识。获取的信息和知识有广泛的应用，例如：商务管理、生产管理、市场控制、市场分析、工程设计和科学探索等。越来越多的IT企业看到了这一诱人的市场，纷纷加入到数据挖掘工具的开发中来，并获得丰厚的回报。

　　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。

　　例如KGB语法：

　　Knowledge: { [/LE;/w]+[采购方;甲方;发包方; 需方]} +1+{[-(/LE;/w)]20}s+{[(/LE;/w)]}

　　Action: Extract

　　Argument:甲方单位

　　表示的是：

　　如果 句首或者标点后，跟了{采购方;甲方;发包方};后面1步内跟的不是标点也不是是句尾，20个单元内的部分，将选中的词抽取为甲方单位。

　　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，初步体现了其优越性和发展潜力。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。