從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了， 而**重要的現(xiàn)實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。 那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度， 多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要， 可以說是決定**終信息是否有價值的決定性因素。

大數據分析的基礎就是以可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量和數據管理五個方面，當然更加深入大數據分析的話， 還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數據分析方法。

在大數據時代背景下，隨著海量數據的出現(xiàn)以及多數據源融合交叉應用，傳統(tǒng)的數據管理模式以及查詢方式受到一定的制約。近年來，知識圖譜(Knowledge Graph)作為一種新的知識表示方法和數據管理模式，在自然語言處理、問題回答、信息檢索等領域有著重要的應用。知識圖譜是結構化的語義知識庫，用于以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關系;其基本組成單位是“實體-關系-實體”三元組，以及實體及其相關屬性-值對，實體間通過關系相互聯(lián)結，構成網狀的知識結構。

北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發(fā)的KGB知識圖譜引擎，KGB知識圖譜引擎(Knowledge Graph Builder)是基于自然語言理解、漢語詞法分析，采用KGB語法從結構化數據與非結構化文檔中抽取各類知識，大數據語義智能分析與知識推理，深度挖掘知識關聯(lián)，實時高效構建知識圖譜。

KGB知識圖譜引擎核心技術與特色

1 、KGB知識抽取

KGB(Knowledge Graph Builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎上，采用KGB語法實現(xiàn)了實時高效的知識生成，可以從非結構化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取的內容等。

KGB知識圖譜引擎可以定義不同的動作，增加、刪除、修改、抽取等等。每一類動作還能自定義各類后處理程序。

2 、語義智能分析

NLPIR大數據語義智能分析針對大數據內容采編挖搜的綜合需求，融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的新研究成果，先后歷時十八年，服務了全球四十萬家機構用戶，是大數據時代語義智能分析的一大利器。

NLPIR大數據語義智能分析十三大功能：精準采集、文檔抽取、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索與編碼轉換。

3 、語義精準搜索

JZSearch大數據語義精準搜索引擎：是靈玖軟件聯(lián)合中科院與北理工的信息檢索專家，針對大數據垂直搜索需求的全文智能檢索引擎，融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術，通過人機互動、深度機器學習后具有一定的語義推理能力，是結合了人工智能技術的新一代搜索引擎，具有專業(yè)精準、高擴展性和高通用性的特點。

大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰(zhàn)，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了**的空間?；ヂ?lián)網時代的數據正在迅速膨脹，它決定著組織的未來發(fā)展，隨著時間的推移，人們將越來越意識到數據對組織的重要性。這將促使中文信息處理方面的高效中文搜索引擎、實時機器翻譯、大規(guī)模中文文本處理、跨平臺中西文自動識別轉換、泛中文語義理解、中文電子商務等技術實現(xiàn)重大突破。中文信息處理已成為我國信息技術研究、發(fā)展、應用和產業(yè)的基礎，在互聯(lián)網日益成長的今天，中文信息處理技術將會更加成熟并創(chuàng)新。