大数据导论 7.2.2 数据的内在预测性——语义分析
语义分析法讲义
语义分析法提纲：一．语义分析法的概念二．语义分析法基本概念解析三．语义分析法的设计与实施步骤四．语义分析结果的处理与分析五．语义分析法的信度与效度六．语义分析法的应用七．两种语义分析法的对比八．语义分析法的反思参考文献语义分析法一．语义分析法的概念语义分析法（method of semantic differential）又称语义分化法、语义差异法、双极形容词分析法，由美国心理学家奥斯古德（Charles E.Osgood)和其同事所创立的。
语义分析法是运用语义区分量表来研究事物的意义的一种方法。
通过人的联觉和联想，运用语义区分量表来研究某一事物或概念的意义的一种方法。
该方法以纸笔形式进行，要求被试者在若干个七点等级的语义量表上对某一事物或概念进行评价，以了解该事物或概念在各被评维度上的意义和强度。
等级序列的两个端点通常是意义相反的形容词，如诚实与不诚实、强与弱、重要与不重要。
语义分析法是根据人的联觉和联想建立起来的。
例如，当看到红色时，人们常常产生温暖的感觉，而看到黑色时，人们则产生寒冷的感觉；人们总是将声音响亮与大的联想在一起，而将声音柔和与小的联想在一起；好的总是和“光明的”、“温暖的”、“快乐的”、“无上的”结合在一起，而不好的总是和“黑暗的”、“寒冷的”、“地下的”结合在一起。
在不同民族、文化中，人们常常存在这种相同或相似的联觉或联想，这表明人类许多语言的意义是相同的、普遍的。
根据这一特点，就可以设计出七点等级的语义区分量表，用其研究人们对不同事物或概念的意义的不同理解，对社会或某一问题的不同态度，或根据被试前后两次在寓意区分量表上反应的变化，研究被试态度的改变。
语义分析法提出之后，在心理学各研究领域得到了较为广泛的运用。
它可以用于检验某些理论，也可以用于文化的比较研究，个人及群体间差异的比较研究，以及人们对周围环境或事物的态度、看法的研究等等。
还可以用于诊断，这在儿童心理学领域取得了有意义的成果，值得特别提出的是，语义分析法在跨文化研究中具有独特的作用。
大数据时代中的语义分析技术研究
大数据时代中的语义分析技术研究随着互联网时代的到来，数据的积累规模越来越大，人们如何从海量的数据中提取有用的信息和知识成为一个重要的问题。
大数据时代的到来，大数据技术成为互联网和人工智能等前沿领域的关键技术之一。
其中，语义分析技术是其中的重要组成部分之一。
一、语义分析技术的概述语义分析技术是一种从文本中提取含义的技术，也就是说它是从文本中挖掘出文本的语义内容。
语义分析技术的主要目的是将自然语言文本转换为计算机可以理解的形式，从而帮助计算机能够更好地理解文本的含义。
语义分析技术在人工智能、机器学习、自然语言处理、推荐系统等方面有很广泛的应用。
它可以帮助人们更好的理解文本内容，帮助机器更好的理解用户的需求和话语，并提供更加精确的信息和服务。
二、语义分析技术的核心语义分析技术的核心是建立一个能够理解人类语言的机器模型。
这个模型能够理解各种不同的语言，并能够将自然语言文本转化为它自己指定的语义表达方式。
这个过程一般包括两个主要的步骤。
首先是对文本进行词法分析和句法分析，然后是对其进行语义分析。
在词法分析和句法分析的过程中，自然语言文本被转化为计算机可以理解的形式，例如树结构。
在语义分析的过程中，树结构被进一步转换为更加系统化的形式，例如图形或向量表示形式。
三、语义分析技术的应用语义分析技术可以通过应用到法律、医疗、金融、政治、新闻、广告等不同的领域，从而提供更加精确和高效的服务。
下面我们来看看语义分析技术在不同领域的应用情况。
法律领域：在法律领域，语义分析技术可以用来帮助律师更好地理解法律文本和诉讼材料。
这项技术可以为律师提供有关法律案例、法规和规定的精准信息，从而帮助他们更好地处理法律事务。
医疗领域：在医疗领域，语义分析技术可以帮助医生更好的管理医学知识和患者信息。
通过分析医学文献，语义分析技术能够更好地帮助医生诊断和治疗疾病，同时也可以自动化处理大量的医学图像和电子病历。
金融领域：在金融领域，语义分析技术可以用来帮助金融从业人员更好地理解股票交易、债券交易和外汇交易等市场信息。
大数据分析概述
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差 别之一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB>YB->NB->DB
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
大数据的4V特征 体量Volume 多样性Variety
价值密度Value
非结构化数据的超大规模和增长 •占总数据量的80~90% •比结构化数据增长快10倍到50倍 •是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 • 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） • 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
分布式文件系统
GFS将整个系统分为三类角色：Client（客户端）、Master （主服务器）、Chunk Server（数据块服务器）。
分布式文件系统
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金 会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下， 开发分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distri buted File System），简称HDFS。HDFS有着高容错 性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。
简要说明语义分析的主要功能
简要说明语义分析的主要功能语义分析是自然语言处理领域中的重要任务，其主要功能是理解和推理文本的意义和表达方式。
它与文本的词法分析和句法分析相互补充，可以帮助计算机系统更好地理解用户的意图、生成自然语言输出、问答系统、文本分类等。
语义分析主要有以下功能：1.挖掘文本的隐含信息：语义分析可以帮助挖掘文本中的隐含信息，即文本背后的真实含义。
例如，一句话中使用了反语、比喻、幽默等修辞手法，语义分析可以识别并理解这些修辞意义。
2.文本相似度计算：语义分析可以通过比较两个文本之间的相似度来判断它们是否表达了相似或相同的意思。
这在引擎、信息检索、文本匹配等应用中非常有用。
基于语义分析的相似度计算可以考虑词义、上下文信息、句子结构等因素。
3.意图识别和理解：语义分析可以识别文本中的意图和目的。
例如，在对话系统中，语义分析可以根据用户的输入识别用户的意图，并生成相应的回复。
在垂直引擎中，语义分析可以识别用户的查询意图，并提供相关的结果。
4.实体识别和关系抽取：语义分析可以识别文本中的具体实体和它们之间的关系。
例如，在新闻报道中，语义分析可以识别出人物、地点、组织等实体，并分析它们之间的关系，帮助用户更好地理解新闻内容。
5.情感分析：语义分析可以通过分析文本所表达的情感来理解用户的情感倾向。
例如，在社交媒体中，语义分析可以识别用户对一些产品或事件的态度，帮助企业更好地了解用户的需求和反馈。
6.文本分类和聚类：语义分析可以将文本根据其主题或属性进行分类和聚类。
例如，在新闻聚合网站中，语义分析可以将新闻文章按照其主题分类，方便用户浏览感兴趣的内容。
7.问答系统：语义分析在问答系统中扮演重要角色，可以理解用户的问题，并生成相应的答案。
语义分析可以将用户的问题转化为计算机能够理解的形式，并从知识库中获取相关信息，从而给出准确的答案。
8.文本生成：语义分析可以通过理解文本的意义和语境来生成自然语言的输出。
例如，在机器翻译中，语义分析可以将输入的源语言句子转化为目标语言句子的正确语义。
大数据导论PPT全套完整教学课件
02
访问控制技术
03
隐私保护技术
通过身份认证和权限管理等方式 ，控制用户对数据的访问和操作 权限，防止数据泄露和滥用。
采用匿名化、去标识化等技术手 段，保护个人隐私和数据安全， 避免敏感信息的泄露。
2024/1/26
12
03
大数据基础设施建设
2024/1/26
13
云计算平台构建
云计算概述
云计算的定义、特点、服务模式（ IaaS、PaaS、SaaS）
大数据导论PPT全套 完整教学课件
2024/1/26
1
目录
• 大数据概述 • 大数据技术体系 • 大数据基础设施建设 • 大数据产业生态链解析 • 大数据在政府治理中的应用案例
2024/1/26
2
目录
• 大数据在企业经营中的应用案例 • 大数据挑战与未来发展趋势
2024/1/26
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客户细分与精准营销
通过大数据分析，企业可以对客户进行更精细的划分，了解不同客户群体的需求和偏好，从而制定更精准的营销策略 ，提高营销效果。
营销效果评估与优化
大数据可以帮助企业实时跟踪和分析营销活动的效果，包括广告投放、促销活动、社交媒体营销等，从而及时调整策 略，优化营销投入和产出比。
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07
大数据挑战与未来发展趋 势
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数据安全与隐私保护问题探讨
数据泄露风险
随着大数据技术的广泛应用，数据泄露事件频发，如 何保障数据安全成为亟待解决的问题。
隐私保护技术
探讨差分隐私、k-匿名等隐私保护技术原理及应用场 景。
政策法规与伦理规范
介绍国内外数据安全与隐私保护相关法规、政策及伦 理规范。
大数据导论林子雨复习资料
大数据导论林子雨复习资料大数据导论林子雨复习资料大数据时代的来临，给我们的生活带来了翻天覆地的变化。
在这个信息爆炸的时代，大数据成为了我们获取信息、分析问题、做出决策的重要工具。
而在大数据领域，林子雨教授是一位备受瞩目的学者，他的研究成果和教学经验都备受推崇。
下面，我们将为大家整理一份林子雨教授的大数据导论复习资料，希望对大家的复习有所帮助。
一、大数据的定义和特点大数据是指规模巨大、类型多样、速度快、价值密度低的数据集合。
与传统的数据处理方法相比，大数据具有以下几个特点：1. 规模巨大：大数据的规模通常以TB、PB、甚至EB为单位，远远超过了我们传统数据库的处理能力。
2. 类型多样：大数据涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。
3. 速度快：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地进行处理和分析。
4. 价值密度低：大数据中包含了大量的冗余和噪音数据，需要通过数据挖掘和分析技术提取有价值的信息。
二、大数据的应用领域大数据的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业。
以下是一些典型的大数据应用领域：1. 金融行业：大数据可以用于风险控制、欺诈检测、个性化推荐等方面，帮助金融机构提高效率和降低风险。
2. 医疗健康：大数据可以用于疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面，提高医疗服务的质量和效率。
3. 零售业：大数据可以用于销售预测、用户行为分析、精准营销等方面，帮助零售商提高销售额和客户满意度。
4. 交通运输：大数据可以用于交通拥堵预测、路径规划、智能交通管理等方面，提高交通运输的效率和安全性。
5. 媒体与娱乐：大数据可以用于内容推荐、用户画像、舆情分析等方面，提供个性化的媒体和娱乐服务。
三、大数据的挑战和解决方案虽然大数据给我们带来了很多机遇，但也面临着一些挑战。
以下是一些典型的大数据挑战：1. 数据质量：大数据中存在大量的冗余和噪音数据，需要通过数据清洗和质量控制来提高数据的准确性和可信度。
大数据导论
02
利用云端的 计算资源和 存储能力， 进行大规模 的数据处理 和分析
03
云端数据科 学可以实现 跨地域、跨 组织的数据 共享和协作
04
云端数据科 学可以帮助 企业快速获 取商业洞察， 提高决策效 率
云端数据科学的优势
1
计算资源共享： 云端提供强大的 计算资源，可快 速处理大量数据
3
协作方便：云端 支持多人在线协 作，提高工作效
03
零售：商品推荐、库存管理 和供应链优化
05
教育：个性化教学、学生成 绩预测和资源分配
02
金融：风险评估、投资决策 和客户关系管理
04
交通：交通流量预测、路线 规划和自动驾驶
06
政府：公共政策制定、社会 福利管理和公共安全监控
云端数据科学的概念
01
云端数据科 学是一种基 于云计算的 数据科学方 法
数据科学的应用案例
医疗领域： 疾病预测、 药物研发、 患者分类等
金融领域： 风险评估、 信贷评估、 投资决策等
零售领域： 商品推荐、 库存管理、 客户关系管
理等
交通领域： 交通流量预 测、路线规 划、自动驾
驶等
教育领域： 个性化教学、 学生成绩预 测、教育资
源优化等
环保领域： 污染监测、 气候变化预 测、生态保
率
2
存储资源共享： 云端提供海量的 存储空间，可存
储大量数据
4
数据安全：云端 提供数据加密和 备份服务，保障
数据安全
云端数据科学的应用场景
01
企业数据分析：通过云端数 据科学，企业可以快速分析 海量数据，提高决策效率
02
医疗数据分析：云端数据科 学可以帮助医生快速分析医 疗数据，提高诊断准确性
大数据常见术语解释(全文)
大数据常见术语解释（全文）胡经国大数据（B ig Data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的出现产生了许多新术语，这些术语往往比较难以理解。
为此，我们根据有关大数据文献编写了本文，供大家认识大数据参考。
1、聚合（Aggregation）聚合是指搜索、合并、显示数据的过程。
2、算法（Algorithms）算法是指可以完成某种数据分析的数学公式。
3、分析法（Analytics）分析法用于发现数据的内在涵义。
4、异常检测（Anomaly Detection）异常检测用于在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”以外，用来表示“异常”的英文单词还有以下几个：outliers，exceptions，surprises，contaminants。
它们通常可提供关键的可执行信息。
5、匿名化（Anonymization）匿名化使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据。
6、应用（Application）在这里，应用是指实现某种特定功能的计算机软件。
7、人工智能（Artificial Intelligence）人工智能是指研发智能机器和智能软件；这些智能设备能够感知周围的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习。
8、行为分析法（Behavioural Analytics）行为分析法是指根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科。
它着眼于数据中的人性化模式。
9、大数据科学家（Big Data Scientist）大数据科学家是指能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人。
10、大数据创业公司（Big Data Startup）大数据创业公司是指研发最新大数据技术的新兴公司。
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3.自然语言处理——产品
自然语言处理包括文本和语音识别。对语音识别，系统尝 试着理解语音然后行动，例如转录文本。
语音客服机器人 智能音箱 语音识别
Big Data
4.文本分析
相比于结构化的文本，非结构化的文本通常更难分析
与搜索。文本分析是专门通过数据挖掘、机器学习和自然
语言处理技术去发掘非结构化文本价值的分析文本的应用。 文本分析的基本原则是，将非结构化的文本转化为可以搜
例如：从某些博客文章中，提取关键词
2.自然语言处理
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与 人工智能领域中的一个重要方向，是一门融语言 学、计算机科学、数学于一体的科学。
具体来说，包括将句子分解为单词的语素分 析、统计各单词出现频率的频度分析、理解文章 含义并造句的理解等。
Big Data
智能手机iPhone中的语音助手Siri
Big Data
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《大数据导论》
语义分析
1.什么是语义分析
在不同的语境下，文本或语音数据的片段可 以携带不同的含义，而一个完整的句子可能会保 留它的意义，即使结构不同。为了使机器能提取 有价值的信息，文本或语音数据需要像被人理解 一样被机器所理解。语义分析是从文本和语音数 据中提取有意义的信息的实践。
Big Data
Big Data
6.语义检索——例子
例如，搜索框中输入“孟字去掉子”时，深谙语义搜索的搜索引 擎就能够判断出，用户想要找的并不是含有“孟”、“去掉子”等字 眼的内容，而是想要查找与“皿”这个字相关的内容；
Big Data
5.语义检索的优势
语义检索是基于“知识”的搜索，即利用机器学习、人工智能等模拟或扩展人的认识思维，提高信息 内容的相关性。
语义检索具有明显的优势：检索机制和界面的设计均体现“面向用户”的思想，即用户可以根据自己 的需求及其变化，灵活地选择理想的检索策略与技术；语义检索能主动学习用户的知识，主动向用户提供 个性化的服务：综合应用各种分析、处理和智能技术，既能满足用户的现实信息需求，又能向用户提供潜 在内容知识，全片编号
索和分析的数据。
文本分析通常包括两步：
文本
（1）解析文档中的文本提取；
（2）用这些提取的实体和事实对文档进行分类。
Big Data
5.语义检索
是指搜索引擎的工作不再拘泥于用户所输入请求语句 的字面本身，而是透过现象看本质，准确地捕捉到用户所 输入语句后面的真正意图，并以此来进行搜索，从而更准 确地向用户返回最符合其需求的搜索结果。