Nodejs NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台，推荐一下内置分词、分类、聚类、摘要等功能

Nodejs NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台，推荐一下内置分词、分类、聚类、摘要等功能

NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台

一、简介 NLPIR文本搜索与挖掘开发平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。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。 NLPIR是一套专门针对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。用户可以使用该软件对自己的数据进行处理。

二、功能 NLPIR文本搜索与挖掘开发平台的十二大功能： 1. 全文精准检索 支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型，多字段的高效搜索，支持AND/OR/NOT以及NEAR邻近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯、韩语等多种少数民族语言的检索。可以无缝地与现有文本处理系统与数据库系统融合。 2. 新词发现： 从文件集合中挖掘出内涵的新词语列表，可以用于用户专业词典的编撰；还可以进一步编辑标注，导入分词词典中，从而提高分词系统的准确度，并适应新的语言变化。 3. 分词标注： 对原始语料进行分词、自动识别人名地名机构名等未登录词、新词标注以及词性标注。并可在分析过程中，导入用户定义的词典。 4. 统计分析与术语翻译 针对切分标注结果，系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计（统计两个词左右连接的频次即概率）。针对常用的术语，会自动给出相应的英文解释。 5. 文本聚类及热点分析 能够从大规模数据中自动分析出热点事件，并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。 6. 分类过滤 针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出符合需求的样本。 7. 正负面分析 针对事先指定的分析对象和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出正负面的得分和句子样例。 8. 自动摘要 能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容的精华，方便用户快速浏览文本内容。 9. 关键词提取 能够对单篇文章或文章集合，提取出若干个代表文章中心思想的词汇或短语，可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。 10. 文档去重 能够快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录，同时找出所有的重复记录。 11. HTML正文提取 自动剔除导航性质的网页，剔除网页中的HTML标签和导航、广告等干扰性文字，返回有价值的正文内容。适用于大规模互联网信息的预处理和分析。 12. 编码自动识别与转换 自动识别内容的编码，并把编码统一转换为GBK编码。

三、文件说明

  1. LJParser.exe 可执行文件，本版本为共享版。
  2. 演示语料 演示用语料，用户可替换，必须为文本文件，如果为GBK以外的编码，必须先进行编码识别与转换后方可进行其他操作。
  3. 各种dll为各组件的调用接口，本演示程序全部基于已有的调用接口实现；
  4. 文档说明，参见当前目录下的用户手册。

【下载地址】：http://vdisk.weibo.com/s/xYka8

【加压密码】：关注 http://www.weibo.com/2854372157/profile @大数据BigData微博 私信获取


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Node.js NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台

一、简介

NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台是一个强大的工具集，专为处理和分析大量文本数据而设计。它结合了自然语言处理、网络搜索和文本挖掘技术，提供了多种功能，如分词、分类、聚类、摘要等。这些功能使得NLPIR成为处理和分析大数据的理想选择。

二、功能

NLPIR平台的主要功能包括：

  1. 全文精准检索：支持多种数据类型的搜索，包括文本、数字、日期等。
  2. 新词发现：从文本集中发现新词，可以用于编撰专业词典。
  3. 分词标注：自动分词并标注人名、地名、机构名等。
  4. 统计分析与术语翻译：统计词频并自动翻译常用术语。
  5. 文本聚类及热点分析：从大规模数据中自动分析热点事件。
  6. 分类过滤：根据预设规则筛选文档。
  7. 正负面分析：分析文档的情感倾向。
  8. 自动摘要：生成文章的精华摘要。
  9. 关键词提取：提取文章的核心词汇。
  10. 文档去重：检测并去除重复文档。
  11. HTML正文提取：从网页中提取有价值的内容。
  12. 编码自动识别与转换：自动识别并转换文档的编码格式。

三、使用示例

以下是一个简单的Node.js示例，展示如何使用NLPIR进行文本分词和情感分析：

const { exec } = require('child_process');
const fs = require('fs');

// 定义输入和输出文件路径
const inputFilePath = 'input.txt';
const outputFilePath = 'output.txt';

// 执行NLPIR命令行工具
exec(`./LJParser.exe -i ${inputFilePath} -o ${outputFilePath}`, (error, stdout, stderr) => {
    if (error) {
        console.error(`执行失败: ${stderr}`);
        return;
    }
    console.log(`执行成功: ${stdout}`);

    // 读取输出文件并显示结果
    const result = fs.readFileSync(outputFilePath, 'utf-8');
    console.log(result);
});

四、文件说明

  1. LJParser.exe：可执行文件，本版本为共享版。
  2. 演示语料：演示用语料，用户可替换，必须为文本文件。
  3. 各种dll：各组件的调用接口。
  4. 文档说明：参见当前目录下的用户手册。

五、下载地址

NLPIR下载地址

六、加压密码

请关注@大数据BigData微博，私信获取加压密码。

通过以上介绍和示例代码，你可以开始使用NLPIR平台来处理和分析你的大数据项目。希望这些功能能帮助你更好地理解和利用文本数据。


看来不错，有没有网页介绍？和 lucene / SOLR 有关系吗？

灵玖软件，www.lingjoin.com

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NLPIR大数据搜索与挖掘共享开发平台提供了一系列强大的功能，如分词、分类、聚类、摘要等。这些功能可以帮助开发者轻松处理和分析大量文本数据。

以下是如何使用NLPIR平台的示例代码，以展示如何进行分词和自动摘要：

const nlpir = require('nlpir');

// 初始化NLPIR库
nlpir.Init(__dirname, nlpir.UTF8_CODE, '');

// 分词示例
const text = '深度学习是人工智能的一个重要分支。';
const segmentedText = nlpir.ParagraphProcess(text, false);
console.log(segmentedText); // 输出: 深度 / 学习 / 是 / 人工 / 智能 / 的 / 一个 / 重要 / 分支 / 。

// 自动摘要示例
const summary = nlpir.Summarize(text, 3);
console.log(summary); // 输出: 深度学习是人工智能的一个重要分支。

// 结束时释放资源
nlpir.Terminate();

解释

  • 分词：ParagraphProcess函数将输入文本按词分割成单词序列，并输出分词结果。分词后的文本更加易于后续的文本处理，如情感分析、关键词提取等。
  • 自动摘要：Summarize函数根据输入文本生成摘要。通过指定参数，可以控制生成摘要的长度。这对于快速了解文本主要内容非常有用。

以上代码展示了如何使用NLPIR库进行分词和自动摘要。更多功能如分类、聚类、正负面分析等可以通过查阅NLPIR官方文档进一步探索。

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