大数据语义分析PPT
基于语义分析的大数据挖掘技术研究
基于语义分析的大数据挖掘技术研究 随着互联网时代的到来，大数据已经成为了所有行业的焦点和重点。很多企业和组织都注重数据的收集和分析，以便更好地了解市场、用户、业务等方面的情况。但是，传统的数据挖掘技术已经无法满足当前和未来的需求，因此需要更快和更精确的技术。本文将重点介绍基于语义分析的大数据挖掘技术，并探讨其实现的难点和应用场景。
一、概述 语义分析是一种对自然语言进行深层次理解的技术，可以将语句、段落或文章转换为结构化的数据形式。与传统的文本处理技术相比，语义分析可以更准确地理解词汇、语法和上下文信息，因此具有更高的精度和效率。在大数据挖掘中，语义分析可以帮助识别信息、分类数据、抽取关键词和关系等任务，从而更好地了解文本信息。
二、技术实现 基于语义分析的大数据挖掘技术主要包括以下步骤： 1、数据收集：从不同的文本源收集大量的数据，并进行清洗和预处理，去除噪声和无关信息。 2、分词和词频统计：将文本数据进行分词，对每个单词进行计数，并统计每个词在文本中的出现频率。
3、语义分析：使用自然语言处理技术对文本数据进行分析，包括句法、语义、语用等方面，识别文本中的实体、关键词、属性和关系。
4、主题模型：采用主题模型算法对文本进行建模，将文本划分为若干主题和子主题，并确定每个主题中的关键词和概率分布。
5、可视化分析：使用数据可视化技术对挖掘结果进行呈现和分析，包括词云图、关系图、主题树等，使用户更好地了解数据信息。
三、技术难点 基于语义分析的大数据挖掘技术面临着诸多难点和挑战： 1、数据量大：随着数据量的不断增加，算法的性能和效率会受到影响，需要采用分布式计算、并行处理等技术进行优化。
2、多语言处理：不同的语言有不同的文法、语法和词汇，需要针对每种语言进行适当的处理和分析，提高精度和可靠性。
3、语义歧义：自然语言具有多义性和歧义性，同一个词汇可以在不同的上下文中具有不同的含义，需要使用上下文分析技术解决这一问题。 4、结构化和非结构化数据的融合：大部分文本数据都是非结构化的，需要将其转换为结构化的数据形式，以便进一步分析和比较。
基于语义分析的大数据处理技术研究
基于语义分析的大数据处理技术研究现如今，大数据技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
随着社会的发展和科技的进步，数据量在不断地增长，人们需要从这些数据中获取更多的价值。
大数据处理技术就是一种能够帮助人们理解并处理这些数据的技术。
其中，基于语义分析的大数据处理技术就是一种新兴的技术。
这种技术通过分析文本、图片、视频等传统的数据形式中的语义信息，将其转化为计算机可以理解的结构化数据。
具体地说，这种技术可以通过自然语言处理、机器学习等技术手段，识别并提取出数据中隐藏的知识和关联。
传统的大数据处理技术主要是通过数据挖掘、机器学习等技术手段进行数据分析和处理。
而基于语义分析的大数据处理技术，则是在这些技术基础上进行的扩展和创新。
它主要是通过将数据的语义结构化后建立数据模型，从而更好地理解和应用数据。
与传统的大数据处理技术相比，基于语义分析的大数据处理技术具有以下几个优势。
首先，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地理解和表达数据的含义。
这是因为语义分析技术可以将数据中的隐含知识和关联识别出来，并将其转化为计算机可以理解的数据结构。
这样，通过对数据进行抽象和归纳，可以从更高的层次上理解和表达数据。
其次，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地利用数据。
在传统的大数据处理技术中，数据通常是以原始的形式进行存储和处理的，这样就需要大量的计算资源和时间。
而基于语义分析的大数据处理技术可以通过对数据的语义进行归纳和抽象，从而实现数据的快速处理和检索。
这种处理方式可以让企业和研究机构更好地利用数据，提高数据的使用效率和价值。
最后，基于语义分析的大数据处理技术可以更好地结合人类智慧。
这是因为语义分析技术可以帮助计算机理解人类的语言和思维方式，从而实现人与计算机之间的良好互动。
同时，通过人工智能技术和大数据处理技术的结合，可以实现更高效的数据处理和应用，发挥人类和计算机的优势。
不过，基于语义分析的大数据处理技术也面临一定的挑战。
大数据
大数据大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
大数据的定义大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。
大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。
在一份2001年的研究与相关的演讲中，麦塔集团（META Group，现为高德纳）分析员道格·莱尼（Doug Laney）指出数据增长的挑战和机遇有三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出的速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”或“3Vs”。
高德纳与现在大部分大数据产业中的公司，都继续使用3V来描述大数据。
高德纳于2012年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。
”另外，有机构在3V之外定义第4个V：真实性（Veracity）为第四特点。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。
美国在2012年就开始着手大数据，奥巴马更在同年投入2亿美金在大数据的开发中，更强调大数据会是之后的未来石油。
数据挖掘（data mining）则是在探讨用以解析大数据的方法。
大数据的特点具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。
百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
二是数据类型多样。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
nlpir大数据语义智能分析平台用户手册说明书
NLPIR大数据语义智能分析平台用户手册/NLPIR平台论文引用如下格式：张华平、商建云，2019，NLPIR-Parser：大数据语义智能分析平台 [J]，《语料库语言学》（1）：87-104。
Zhang, Huaping & Jianyun Shang. (2019). NLPIR-Parser: An intelligent semantic analysis toolkit for big data. Corpus Linguistics 6(1): 87-104.感谢《语料库语言学》杂志与许家金教授的支持！目录一、NLPIR平台简介 (1)二、文件下载与说明 (5)2.1 文件下载 (5)2.2 文件说明 (5)三、各个功能操作指南 (7)3.1 精准采集 (8)3.2 文档抽取 (11)3.3 新词、关键词提取 (12)3.4 批量分词 (15)3.5 语言统计 (18)3.6 文本聚类 (21)3.7 文本分类 (22)3.8 摘要实体 (24)3.9 智能过滤 (26)3.10 情感分析 (29)3.11 文档去重 (31)3.12 全文检索 (32)3.13 编码转换 (34)四、应用示范案例 (35)4.1 十九大报告语义智能分析 (35)4.2 文章风格对比：方文山VS汪峰 (38)4.3 《红楼梦》作者前后同一性识别 (40)五、联系我们 (42)六、附录 (43)6.1 其他下载途径 (43)6.2 百度网盘下载 (44)6.3 Github下载 (48)一、NLPIR平台简介NLPIR大数据语义智能分析平台，针对大数据内容处理的需要，融合了网络精准采集、自然语言理解、文本挖掘和网络搜索的技术，提供客户端工具、云服务、二次开发接口。
平台先后历时十八年，服务了全球四十万家机构用户，是大数据时代语义智能分析的一大利器。
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，可兼容Windows，Linux，Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系统平台，可以供Java，C，C#等各类开发语言使用。
精品课件-云计算与大数据-第8章 Hadoop和Spark平台
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.3 Hadoop部署 3、完全分布式模式 • 完全分布式模式将构建一个Hadoop集群，实现真正的分布式。
其体系结构由两层网络拓扑组成，形成多个机架（Rack）， 每个机架会有30~40台的机器，这些机器共享具有GB级别带 宽的网络交换机。 • 在配置Hadoop时，配置文件分为两类： (1) 只 读 类 型 的 默 认 文 件 ： core-default.xml 、 hdfsdefault.xml、mapred-default.xml、mapred-queues.xml (2) 定 位 （ site-specific ） 设 置 ： core-site.xml 、 hdfssite.xml、mapred-site.xml、mapred-queues.xml
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 3、Flume数据收集工具 • Flume
的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系 统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提 供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制） 的能力。
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署 8.2.1 Hadoop的组成
8.2 Hadoop组成、体系结构和部署
8.2.1 Hadoop的组成 1、Sqoop数据库同步工具 • Sqoop项目开始于2009年，最早是作为Hadoop的一个第三方
模块存在，后来为了让使用者能够快速部署，也为了让开发 人员能够更快速的迭代开发，Sqoop独立成为一个Apache项 目。它主要用于在Hadoop与传统的数据库等之间进行数据的 传递，可以将一个关系型数据库（例如：MySQL、Oracle、 Postgres等）中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将 HDFS的数据导入到关系型数据库中。
文本数据处理课件(共42张PPT)2023—2024学年浙教版(2019)高中信息技术必修1
人多病少财富
坛酿 酸酒
缸 缸 好 造 醋 坛
文本数据处理的一般过程
非结构化数据：各类的办公文档、文本、图片、 结构化：行数据，二维表结构， XML、HTML、各类报表、图像、音频、视频 遵循数据格式与长度规范
非结构化数据
结构化数据
便于计算机处理
文本数据源 分词 特征提取 数据分析 结果呈现
分词
一般采用词典法和统计法两者结合
import jieba
#引入jieba分词模块
sentence=input("请输入文本：") #定义文本
sent=jieba.cut(sentence,cut_all=True) #全模式分词
print(sent)
#输出结果
import jieba sentence=open(‘文件名’,’r’).read() sent=jieba.cuts(sentence) #精准分词模式 print(sent)
A.根据白名单和黑名单机制，进行垃圾邮件的识别 B.在线客服通过自动应答技术回答问题 C.实时监测景区的人流数据，控制过多的游客进入景区 D.分析消费者的意见数据，挖掘用户观点，辅助运营决策
小试牛刀
2、有关大数据的文本数据处理，下列说法正确的是( D )
A.jieba模块的分词算法属于基于统计的分词方法 B.大数据文本情感分析是电脑将自己的情感表现出来 C.文本处理过程中一般先进行数据分析，再分词、提取特征，最后呈现结 果 D.标签云一般根据词频表现文本特征，以文字大小代表词语的重要性
数据分析：文本情感分析
通过计算机技术对文本的主观性、观点、情绪等进行挖掘和分 析，判断文本的情感倾向。
文本情感分析示例
今天跟集美出去逛街啦，搞点神仙甜品778顺便暴风吸入好 喝到剁jiojio的加芋圆加布丁加椰果加芋泥加奥奥碎加脆啵 啵加奶盖加花生加燕麦加红豆的奶茶最后缓缓口服一片v商 购入的三无控糖片，还点了茶百道的分装做了个隐藏甜品吃 ，茶百道yyds，小狗勾暴风吸入隐藏甜品后好吃到翘jiojio ，真的绝绝子 ～今天跟集美也是在逃公主的一天。
基于大数据的城市规划云平台解决方案(大数据)
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大数据的概念
大数据——大量的数 据
“ 大数据” 在 IT 行业指需要新处理模 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。 大数据并 非一个全新的或者可 以严格定义的概念， 比如 Michael Batty 引用的定义之一就是， 大数据是任何不能放 在一张 excel 表中的 数据。
航班铁路班次信息 移动通讯定位数据
公交刷卡数据
开源地图 智能基础设施网络估算人口和产业存量 ……
大数据的类型 公共参与平台和社交网络数据
收集空间主观评价 自然语言语义分析评价空间质量 移动终端OD和行为采集 长期采集时空变化多媒体信息 签到数据识别空间热点和用地性质 ……
大数据应用案例
大数据的概念
大数据的一个核心是对应着人，让我们有机会看到人的尺度的活动、 移动和心情等，这是以往的计算机辅助设计CAD、地理信息系统GIS、 决策支持系统DSS哪怕是规划支持系统PSS所不具备的。
大数据的类型
传统数据
统计年鉴数据 规划调研数据
遥感数据 地形图数据
大数据的类型 智慧城市感知数据
大数据驱动 城市模拟与仿真 规划技术创新
深入分 析城市
问题
科学进 行城市
模拟
空间分 析更加
合理
趋势预 测更加
精准
空间管 理更加
精细
科学的结果
数据支撑、人本驱动、科学导产品服务内容及服务场景的差异，可将互联网大数据分为以下四类，同时按
照数据的维度特征，将其应用于城市与区域研究的不同环节。
数据类型
生活服务类 社交娱乐类 电子地图类
专业的语言与大数据
专业的语言与大数据一、引言随着大数据技术的迅速发展和广泛应用，各行各业都开始关注数据的分析和挖掘。
语言学作为一门研究人类语言的学科，也开始运用大数据技术来探索语言背后隐藏的规律和结构。
本文将介绍专业的语言与大数据的关系及其在语言学研究中的应用。
二、大数据在语言学研究中的应用1.语音识别与语音合成大数据技术可以应用在语音识别与语音合成领域。
通过收集和分析大量的语音数据，可以训练机器模型，使其能够更准确地识别和合成人类语音。
这项技术的应用范围广泛，包括语音助手、智能家居等领域。
2.语料库语言学语料库语言学是一种利用语言数据进行研究的方法。
大数据技术使得语料库的构建和分析更加便捷和高效。
研究人员可以通过分析大规模语料库中的语言数据，探索语言的结构、语义和语用等方面的规律。
3.机器翻译机器翻译是指利用计算机技术进行自动翻译的过程。
大数据技术可以帮助机器翻译系统收集和分析大量的双语数据，从而提高翻译的准确性和流畅度。
通过大数据的支持，机器翻译系统可以根据不同语境和领域进行自动调整和优化。
三、专业的语言与大数据的关系1.专业术语的挖掘大数据技术可以帮助语言学家挖掘和整理各个专业领域的术语。
通过分析大规模的文本数据，可以发现专业术语的使用频率、搭配等信息，为学术研究和专业领域的交流提供便利。
2.语言变化的研究语言是不断变化的，大数据技术可以帮助语言学家跟踪和分析语言变化的趋势。
通过收集和分析大规模的语言数据，可以了解不同时间段的语言使用情况，比较不同地区或社会群体的语言差异，从而揭示语言变化的规律和原因。
3.社交媒体和网络语言的研究随着社交媒体和网络的普及，人们在网络上的语言使用也呈现出独特的特点。
大数据技术可以帮助语言学家研究社交媒体和网络语言的规律和特点。
通过分析大规模的社交媒体数据，可以了解人们在网络上的语言习惯、表达方式等，进一步理解语言在网络时代的演变。
四、结论专业的语言与大数据密不可分。
大数据技术为语言学研究提供了强大的工具和平台，帮助语言学家更深入地挖掘和理解语言的本质。