根据关键词文章采集系统(推荐一款java/python中文分信息处理工具，没有计算机知识)

　　根据关键词文章采集系统(推荐一款java/python中文分信息处理工具，没有计算机知识)

　　信息提取，即从自然语言文本中提取特定的事件或事实信息，帮助我们对海量内容进行自动分类、提取和重构。

　　这些信息通常包括实体、关系、事件，

　　例如从新闻中提取时间、地点、关键人物，

　　或从技术文档中提取产品名称、开发时间、性能指标等。

　　有时，信息提取也称为事件提取。

　　与自动摘要相比，信息提取更有针对性，可以将找到的信息展示在某一帧中。自动摘要的输出是一个完整的自然语言句子，需要考虑语言的连贯性和语法，甚至逻辑。有时也使用信息抽取来完成自动摘要。

　　由于可以从自然语言中提取出用户感兴趣的信息框架和事实信息，因此信息提取在信息检索、问答系统、情感分析和文本挖掘等方面都有广泛的应用。

　　一般来说，为了完成一个信息抽取任务，需要提前提供一套规则，直接定义抽取目标；或者提供一组标记文档来间接限制提取范围。信息抽取系统以此为基础从其他查找与文档中用户定义相匹配的数据。因此，从抽取技术上来说，一般可以分为基于规则的信息抽取技术和基于统计的信息抽取技术：前者是用户提供的抽取规则，抽取系统进行匹配。这种方法一般在特定领域有很多优势。高精确度;后者是用户标注的训练集，提取系统自动学习提取标准。该方法对文本中的噪声具有较好的鲁棒性，召回率较高。

　　信息抽取是当前搜索引擎和自然语言处理研究领域的核心技术之一，也是舆情分析的重要工程基础。尽管信息提取已经发展了二十年，但在操作效率和通用性方面仍然存在挑战。下面推荐一个java/python中文子信息处理工具，没有电脑知识的人可以直接使用：

　　NLPIR大数据语义智能分析平台（原ICTCLAS）由北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任开发。融合网络精准采集和自然语言，响应大数据内容采集、编辑、搜索的综合需求。近二十年来，理解、文本挖掘、语义搜索等最新研究成果不断创新。平台提供客户端工具、云服务、二次开发接口等多种产品使用形式。每个中间件API都可以无缝集成到客户的各种复杂应用系统中，兼容Windows、Linux、Android、Maemo5、FreeBSD等不同操作系统平台，可用于Java、Python、C等各种开发、C# 等语言用法。

　　NLPIR大数据语义智能分析平台的十三项功能：

　　NLPIR大数据语义智能分析平台客户端

　　精准采集：*敏*感*词*海量信息实时精准采集，有话题采集（话题采集根据信息需要）和网站采集（站内）使用给定的 URL 列表）定点 采集 函数）。

　　文档转换：对doc、excel、pdf、ppt等多种主流文档格式的文本信息进行转换，效率满足大数据处理要求。

　　新词发现：从文本中发现新词、新概念，用户可以将其用于专业词典的编纂，还可以进一步编辑标注，导入分词词典，提高分词准确率分词系统，适应新语言的变化。

　　批量分词：对原语料进行分词，自动识别姓名、地名、机构名称等未注册词，新词标注，词性标注。并在分析过程中，导入用户自定义词典。

　　语言统计：根据分词和标注结果，系统可以自动进行一元词频数统计和二元词转移概率统计。对于常用术语，会自动给出相应的英文解释。

　　文本聚类：可以从*敏*感*词*数据中自动分析热点事件，并提供事件主题的关键特征描述。同时适用于短文、微博等长文和短文的热点分析。

　　文本分类：根据规则或训练方法对大量文本进行分类，可用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等多个方面。

　　摘要实体：对于单个或多个文章，自动提取内容摘要，提取人名、地名、机构名称、时间和主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

　　智能过滤：对文本内容进行语义智能过滤和审核，内置国内最全的词库，智能识别变形、拼音、繁体、简体等多种变体，语义精准消歧。

　　情感分析：针对预先指定的分析对象，系统自动分析海量文档的情感倾向：情感极性和情感值测度，并给出原文中的正负分和句例。

　　文档去重：快速准确判断文件集合或数据库中是否存在内容相同或相似的记录，同时查找所有重复记录。

　　全文搜索：支持文本、数字、日期、字符串等多种数据类型，多字段高效搜索，支持AND/OR/NOT、NEAR接近等查询语法，支持维文、藏文、蒙古语、阿拉伯语、韩语等多种少数民族语言搜索。

　　编码转换：自动识别内容的编码，统一将编码转换为其他编码。

　　以上是推荐的中文分词工具。我希望它能帮助你。如果您有任何问题，请联系我，我会帮助您！