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在(′_`)搜索框輸入你要查詢(xún)的國內問(wèn)題,ヽ(′ー`)ノ搜索引擎通過(guò)人機互動(dòng)、數的案自然語(yǔ)言理解,據挖掘對你輸入的數據內容進(jìn)行語(yǔ)義分析,讀懂你的國內問(wèn)題,提煉出問(wèn)題主體,數的案對搜索結果進(jìn)行去重并推送精準結果。據挖掘
搜索引擎在語(yǔ)義深度理解的數據基礎上??,并從數據庫中通過(guò)深度語(yǔ)義算法算出與主題相關(guān)的國內(╯°□°)╯︵ ┻━┻信息,去除冗余、數的案提ヾ(?■_■)ノ取扼要信息大數據精準營(yíng)銷(xiāo)案例,據挖掘┐(′д`)┌從而推送給客戶(hù)一段精準的??數據答案;此結果體現了傳統搜索引擎ヾ(′ω`)?為你“尋找”轉變?yōu)闉槟恪盎卮稹钡闹悄芑阉魃墶?/p>
語(yǔ)義精準搜索引擎系統主要滿(mǎn)足知識搜索、國內電網(wǎng)報、數的案統計分析、據挖掘語(yǔ)義技術(shù)、語(yǔ)義本體五大功能模塊。以下介紹具體功能:
一、知識搜索
搜索引擎給出語(yǔ)義深度(?_?;)理解的功能外,還兼具圖書(shū)文獻類(lèi)知識管理搜索功能,搜索框輸入你要查詢(xún)的關(guān)鍵詞,搜索引擎通過(guò)人機互動(dòng)、??自然語(yǔ)言理解,對你輸入的內容進(jìn)行相關(guān)圖書(shū)文獻搜索,對搜索結果進(jìn)行去重并推送精準結果。如搜索“(T_T)智能電網(wǎng)”,(′?`)直接展示出與關(guān)鍵詞“智能電網(wǎng)”有關(guān)的文獻和圖書(shū),目前系統內已經(jīng)收錄了數千部文獻和圖書(shū),可以充分的滿(mǎn)足搜索需??求。如,搜索“智能電網(wǎng)”后的展現結果:
圖2:文獻圖書(shū)類(lèi)知識搜索
同時(shí)可以顯示文獻和圖書(shū)進(jìn)行相關(guān)性聚類(lèi)分析,如下圖紅框中,可點(diǎn)擊進(jìn)行相關(guān)術(shù)語(yǔ)或相關(guān)作者的文獻及圖書(shū)的搜索,如圖3所示:
圖3:相關(guān)性聚類(lèi)
且能查看關(guān)于“智能電網(wǎng)”的知識分布雷達圖,展示如圖4所示
圖4: 知識分布雷達圖
通過(guò)對搜索結果進(jìn)行分析,對ヽ(′▽?zhuān)?ノ相關(guān)文獻進(jìn)行知識分類(lèi)分析,建立起如圖的關(guān)系,主節點(diǎn)為分類(lèi)號,標準的分類(lèi)體系,而每個(gè)節點(diǎn)下面為其相關(guān)的關(guān)鍵詞,再通過(guò)其關(guān)鍵詞建立起了類(lèi)別的關(guān)系,有效的組織了知識的結構。
二: 電網(wǎng)報搜索
在搜索框輸入你要查詢(xún)的關(guān)鍵詞或問(wèn)(wen)題,搜索引擎通過(guò)人機互動(dòng)、自然語(yǔ)言理解,( ?ω?)對(dui)你輸入的內容進(jìn)行語(yǔ)義分析,讀懂你的關(guān)鍵詞或問(wèn)題,提煉出主體(°ロ°) !,對搜索結果進(jìn)行去重并推送精準結果。
如: 劉振*的老(lao)家在哪
搜索引擎經(jīng)過(guò)機器對自然語(yǔ)言的理解直接(′?`)分析出你詢(xún)問(wèn)對象的主體是“劉振*”然后搜索挖掘出精準答案推送給你。搜索結果如圖5所示
圖5: 搜索“劉振*的老家ヾ(?■_■)ノ在哪”
搜索結果在線(xiàn)(xian)主題聚類(lèi)是基于相似性算法的自動(dòng)聚類(lèi)技術(shù),自動(dòng)對大量無(wú)類(lèi)別的文檔進(jìn)行歸類(lèi),把內容相近的文(wen)檔歸為一類(lèi),自動(dòng)為該類(lèi)生成標題(′▽?zhuān)?和主題詞并(bing)統計出文章數。例如對搜索的 “智能電網(wǎng)”相關(guān)的文本進(jìn)行聚類(lèi)分類(lèi)。并展示了(le)與問(wèn)題主題關(guān)聯(lián)的其他主體結果。如,“智能電網(wǎng)”的聚類(lèi)結果如圖:6所示,
“智能電網(wǎng)”的語(yǔ)義結果展示如圖7,
圖7: 語(yǔ)義結果
圖8: 語(yǔ)義統(tong)計分析動(dòng)態(tài)展示
搜索引擎在問(wèn)題語(yǔ)義理解的基礎上通過(guò)聚類(lèi)(lei)技術(shù)對與主題相關(guān)文章進(jìn)行聚類(lèi)并統計出文章數量。每篇文章通過(guò)實(shí)體抽取、關(guān)鍵詞提取等標注出文章來(lái)源、版塊、發(fā)布時(shí)間、作者及這篇文章的關(guān)鍵詞。
圖9: 相關(guān)人物聚類(lèi)?????
三、 統計分析
搜索引擎不僅有知識管理及搜索功能,還能在后臺進(jìn)行統計分析,(°□°)直接展示出分析結果,如圖,搜索“智能電網(wǎng)”后“*網(wǎng)報信息來(lái)源地圖(′?_?`)“中的展示,由顏色深淺表示文章的相關(guān)來(lái)源城市出現的次數高低,藍色約深表示相關(guān)文章來(lái)源城(cheng)市出現頻次(ci)高。以圖10為例,“智能電網(wǎng)”相關(guān)文章在黑龍江、內蒙古、貴州、云南、廣西、廣東、海南、臺灣等城市出現次數較少,說(shuō)明這些城市還(O_O)沒(méi)有發(fā)展智能電網(wǎng),可做電網(wǎng)人員的決策參考。
圖10 :國網(wǎng)報信息來(lái)源地圖
“智能電網(wǎng)”相關(guān)文章統計分析展示如圖11,左??餅圖表示“智能電網(wǎng)”相關(guān)文ヽ(′▽?zhuān)?ノ章的作者統計分析,右?邊餅圖表示“智能電網(wǎng)”相關(guān)文(wen)章所在版塊的統計分析。
圖:11:文章相關(guān)統計
圖12:話(huà)題變化曲線(xiàn)
語(yǔ)義技(◎_◎;)術(shù)部分展現的是后臺的語(yǔ)義處理技術(shù),包括概念發(fā)現、關(guān)聯(lián)關(guān)系的建立和基于機器學(xué)習的關(guān)系計算,最紅利用完善的本體庫,進(jìn)行語(yǔ)義計算。
(1)概念發(fā)現:通過(guò)給定詞,來(lái)發(fā)現與其相近的新概念,ヽ(′ー`)ノ這里表達出的是與其有關(guān)系,但是未對具體的關(guān)系做深入判斷,所以成為概念發(fā)現。
圖13:關(guān)?鍵詞??概念
(2)概念關(guān)系推理:在發(fā)現概念之后,為了進(jìn)一步推定其關(guān)系,這里采用了迭代的方法,在不斷迭代發(fā)現與其相關(guān)概念的概念時(shí),建立起了詞與詞的關(guān)系網(wǎng),如圖是??經(jīng)歷了兩次計算后的效果圖( ?ω?),是詞關(guān)系網(wǎng)建立的??中間??過(guò)程。
圖15:關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)關(guān)系計算
(4)本體關(guān)系計算:同步上述三個(gè)步驟的處理,從而能夠幫助本體庫的完善,在少量專(zhuān)家的參與下,不斷擴充本體庫。如圖是通過(guò)電力本體庫計算得出的本體的關(guān)系圖。
圖16:搜索關(guān)鍵詞本體關(guān)系
五、語(yǔ)義本體功能
語(yǔ)義精準ヽ(′▽?zhuān)?/搜索引擎通過(guò)(???)實(shí)體抽取功能,在數據庫中搜索挖掘出其中實(shí)體,規定各實(shí)體之間的關(guān)系類(lèi)別,通過(guò)交叉信息??熵計算每個(gè)實(shí)體的關(guān)聯(lián)關(guān)系,從而建立整( ?ヮ?)理的實(shí)體關(guān)系展示圖譜。如下圖,搜索引擎抽取出電力行業(yè)的實(shí)體概念,通過(guò)規定核心概念、用項、代項、分項??、屬項、族項、參項這六項關(guān)系,采用一定算法建立實(shí)體之間的關(guān)系,從而建立整個(gè)實(shí)體的關(guān)系關(guān)聯(lián)展示圖。
圖17:語(yǔ)義本體功能圖
以上案例是運用了大數據智能搜索與挖掘相關(guān)技術(shù),希望可以對您有所幫助。其技術(shù)是使用了北京理工大學(xué)大數據搜索與挖掘實(shí)驗室張華??平主任研發(fā)的NLPIR大數據語(yǔ)義智能分析技術(shù)平臺實(shí)現的,如果感興趣可以(yi)了解一下!
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