前言：
大数据是一个事关我国经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度，对于我国经济发展转型具有重要的推动作用！2016年，由网加时代网发起并承办，北京大学信息化与信息管理研究中心、数邦客、中国新一代IT产业推进联盟协办的“影响中国大数据产业进程100人”大型人物专访活动全面启动，被采访对象均来自中国首席数据官联盟（分别为自政府、产、学、研、企各个领域），他们将从不同角度，不同层面向大家阐述当前大数据产业热点、难点、疑点问题，为中国大数据产业健康、持续发展探索经验、保驾护航，敬请关注！
第四期专访人物：中国首席数据官联盟-专家组成员，ICTCLAS创始人张华平。
张华平，中国首席数据联盟专家组成员，北京理工大学副教授，博士，研究生导师，知名汉语分词系统ICTCLAS创始人，大数据搜索与挖掘实验室主任，《大数据搜索与挖掘》作者。
本期由我们的特邀嘉宾鲁四海向张华平博士发问。鲁四海是中国首席数据官联盟发起人，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长，北大信息化与信息管理研究中心技术顾问。
鲁四海:云计算、智慧城市、移动互联网、大数据与物联网已经成为大数据时代的技术特征，实现了人、机器与实物的多维互联互通。对语言的理解一直是大数据深入应用的一道门槛。互联网上的内容很多，可以说是信息泛滥，那么要从网络挖掘内容价值，是不是也有一些条件和要求需要满足？
张华平: 是的。网络搜索与挖掘其实就是四步曲: 目标分解，信息收集，分析去噪，情报提炼。据此可以看出，要进行网络搜索与挖掘，也必须具备四个要件。
信息可达——互联网真实记录并可采集抽取到相关的信息，无论深浅，无论真假，无论规模;
群体规模——海量规模确保各类UGC(用户产生的内容)能满足挖掘所需;
目标可解——挖掘目标本身具有可解性，能够进一步分解具体落实;
工具可行——检索工具与分析工具具备可行的计算代价与分析效率。
鲁四海: 大数据搜索与挖掘目前在国内有什么实际应用?
张华平: 大数据搜索与挖掘目前应用很广泛，它在政府舆情、军事信息战、企业竞争情报、金融征信，个人社交等方面均具有广泛的应用前景。
一个实用案例是中国证监会的网络舆情系统，这是我做的。它会广泛搜集网上各种各样的信息，采集BBS论坛新闻，包括采集微博信息。采完以后进行各种分析提炼，可以发现有什么人在发布虚假信息。
再比如用于地图开发。我们的GPS数据，许多都是由地图厂商那里来的。地图商们总是面临一个问题，某地新盖了一栋楼了，或者搬地方了，或者又多了一家宾馆，等等。地图厂商要获得这些信息，其实是相当耗钱费力的，他们要每天派300辆车在全国各地跑，一直跑一直拍，沿途发现什么地方变化了，或者路断了，就要分析再入库。
用网络搜索和数据挖掘的手段来解决此事就方便许多了。现在是网络时代，例如某地要盖个楼、开家宾馆什么的，一般网上都会有消息发出来，那么就可以用技术手段，从新闻或网友发言中分析挖掘出来。地图商或交管局拿了这个数据，稍微核实一下就能够用来更新自己的数据库。
此外，国内网上的“水军”现在是很厉害的，要炒作什么话题，要把谁捧上去或贬下来，手法多种多样，真是翻手为云覆手为雨。我们就可以通过数据挖掘，辨别出“水军”力量的运作线索。
鲁四海：按照你的说法，大数据搜索能去除干扰，精准的挖掘出你想要的信息，如果用在搜索领域是否使用户更加快捷方便查询。
张华平：现在的网络搜索服务一般都是用户输入搜索条件，然后跳出一大堆链接，让你点进去看页面。这种方式既浪费时间工作量又大。给出一些条件，利用大数据搜索挖掘直接给出最终答案是可以实现的。这种技术，在专业领域应用可以，并且我们也已经有了这种案例，这种搜索的专业定位叫“问答式搜索引擎”，但是，在通用搜索的领域不可能全部实现这种服务。因为人的知识，到目前为止，并没有一个有效的方法实现全部的逻辑推理。
鲁四海：张老师在大数据吧搜索挖掘技术领域深耕10多年了，现在大数据搜索挖掘需要什么样的技术链条呢？
张华平：这看似简单，其它是一个很复杂的过程，我在此领域不止10年了，从我读大学到现在一直在坚守阵地。要满足应用者对大数据文本的处理需求，需要完整的技术链条包括：网络抓取、正文提取、中英文分词、词性标注、实体抽取、词频统计、关键词提取、语义信息抽取、文本分类、情感分析、语义深度扩展、繁简编码转换、自动注音、文本聚类等。
但在大数据文本处理这部分既相对独立，又需要无缝地融合到其它的各类复杂应用系统之中，所以在选择这部分组件的时候看能否兼容各大主流的平台，能否被Java，C/C++，C#, Python，Php, R等各类主流开发语言很好调用其所有功能。
鲁四海：我想张博士开发的NLPIR就能够全方位多角度满足应用者对大数据文本的处理需求。能不能请张博士对NLPIR采用的一些先进算法给我们分享一下。
张华平：NLPIR是兼容目前所有主要平台，也可以被各种开发语言调用的。
汉语词法分析中间件能对汉语语言进行拆分处理，是中文信息处理必备的核心部件。NLPIR综合了各家所长，采用条件随机场（Conditional Random Field,简称CRF）模型，分词准确率接近99%，另外特色功能包括：切分粒度可调整，融合20余部行业专有词典，支持用户自定义词典等。
NLPIR实体抽取系统采用基于角色标注算法自动识别命名实体，开发者可在此基础上搭建多样化的大数据挖掘应用。
NLPIR采用深度神经网络对分类体系进行了综合训练。演示平台目前训练的类别只是新闻的政治、经济、军事等。我们内置的算法支持类别自定义训练，该算法对常规文本的分类准确率较高，综合开放测试的F值接近86%。NLPIR深度文本分类，可以用于新闻分类、简历分类、邮件分类、办公文档分类、区域分类等诸多方面。此外还可以实现文本过滤，能够从大量文本中快速识别和过滤出符合特殊要求的信息，可应用于品牌报道监测、垃圾信息屏蔽、敏感信息审查等领域。
NLPIR情感分析提供两种模式：全文的情感判别（左图）与指定对象的情感判别（右图）。情感分析主要采用了两种技术：
1.情感词的自动识别与权重自动计算，利用共现关系，采用Bootstrapping的策略，反复迭代，生成新的情感词及权重。
2.情感判别的深度神经网络：基于深度神经网络对情感词进行扩展计算，综合为最终的结果。（算法细节请参照：《大数据搜索与挖掘》）。
以上我们讨论的内容在大数据千人会公众号也发布了相关的文章，也有一些细节的讲解，感兴趣的朋友可以关注下。
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