自动识别采集内容( 汉语智能分词汉语词法分析能对汉语语言进行拆分处理)

　　自动识别采集内容(

汉语智能分词汉语词法分析能对汉语语言进行拆分处理)

　　中文分词

　　中文词法分析中间件可以对中文进行拆分和处理，是中文信息处理必不可少的核心组件。灵久整合各家公司的优势，采用条件随机场（CRF）模型，分词准确率接近99%。

　　文本 关键词 提取

　　文章关键词 抽取中间件可以在充分掌握文章的中心思想的基础上，抽取几个代表文章语义内容的词或词组，以及相关的结果可用于精读、语义查询和快速匹配等。

　　自动汇总

　　自动文本摘要中间件可以实现文本内容的简化和细化，自动从长文章中提取关键句和关键段落形成摘要内容，方便用户快速浏览文本内容和提高工作效率。

　　自动代码识别和转换

　　自动识别多种语言编码，如Big5、Unicode、UTF-8、GB1830等，并转换为一种编码；它可以自动识别GBK中的繁体和简体汉字并将其转换为简体汉字。.

　　大数据文本过滤

　　灵久IFCA系统是灵久自主研发的大数据信息智能过滤和内容审核系统，可以快速便捷地匹配大量自定义关键词和词。

　　大数据文本去重

　　在大数据中，重复数据是不可避免的。以互联网新闻网页为例，大约60%的互联网新闻网页被复制。所谓重复数据，往往是指基本内容相同，但在具体的词句上往往略有不同的数据。

　　大数据文本分类

　　大数据的特点是其价值信息量大、密度低。因此，需要采用大数据分类技术对海量数据进行分类整理。大数据分类技术可以根据用户预设的分类体系对数据进行分类。

　　大数据文本聚类

　　大数据文本聚类可以自动整理大数据文档，总结热点趋势，将内容相似的信息归为一类，按热门程度排序，并自动生成该类别的标题和主题词。适用于热点排名自动生成、热点事件识别、热点趋势发现等诸多应用。

　　大数据特征提取

　　大量的数据对应着大量的噪声信息，不可避免地带来了大数据的混乱。如何从大数据中提取关键的代表性特征，可能是某些词汇，或某些短语，命名实体，或流行语，已成为大数据分析的有力工具。