2026-05-04
11292 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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