文本分析能夠完善企業知識管理模式

• 2019 年 10 月 10 日
• 筆記

知識經濟的來臨,知識管理在社會經濟中的重要性也隨之增加。文本分析的知識管理應用不僅包括企業單位，還包括一些科研管理部門，教育機構。企業在進行知識管理方面時，側重面可能是企業客戶，企業產品優化和市場方向優化方向。科研管理部門和教育機構的側重點是科研相關結果的整理。文本分析平台的應用能夠幫助企業和教育機構完善現有知識管理模式。

文本分析的知識管理在教學行業的應用

教育行業是進行教育知識的教育工作， 教育管理工作會面臨海量文檔的管理和分析，包括一些論文類、報告類、統計類文本數據。面對大量的文本文檔時候，面臨最大的問題就是，無法快速找到文本中的重要資訊。

自然語言理解作為文檔處理的專家，基於自然語言處理技術的平台能夠成為教育行業文檔管理與分析的得力助手。比如完成論文管理中文章分類，文檔查重、相似度分析，精準檢索等功能需求。

幫助企業完成企業活動中的知識管理部分

企業在經營過程中，如果經營狀況良好，會對企業規模和業務進行新一輪的擴建和調整，這個過程中企業會積累大量的知識資產。這些資產的結構性和標準性通常都不統一，不同部門和不同分公司的數據整合在一起時，整理這些文本資訊將成為極其耗費時間和精力的工作。文本分析能夠做到對這些文本知識的快速整理和總結。

文本挖掘系統在知識管理方面能夠達到以下功能：自動收集數據並對數據進行標準化，為數據添加元數據資訊，對所有文檔進行分類，根據用戶的自定義範圍找到用戶需要的資訊匯總。完成企業的知識整理。

NLPIR大數據語義智慧分析平台的文檔轉換：對doc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式，進行文本資訊格式轉換，資訊抽取準確率極高，效率達到大數據處理的要求。

語言統計功能能夠針對切分標註結果，系統可以自動地進行一元詞頻統計、二元詞語轉移概率統計（統計兩個詞左右連接的頻次即概率）。針對常用的術語，會自動給出相應的英文解釋。

文本聚類功能能夠從大規模數據中自動分析出熱點事件，並提供事件話題的關鍵特徵描述。同時適用於長文本和簡訊、微博等短文本的熱點分析。

文本分類功能包括專家規則類與機器訓練分類，針對事先指定的規則和示例樣本，系統自動從海量文檔中識別並訓練分類。NLPIR深度文本分類，可以用於新聞分類、簡歷分類、郵件分類、辦公文檔分類、評論數據分類等諸多方面。

摘要實體（自動摘要+實體抽取）功能能夠自動摘要能夠對單篇或多篇文章，自動提煉出內容的精華，方便用戶快速瀏覽文本內容。實體提取能夠對單篇或多篇文章，自動提煉出內容摘要，抽取人名、地名、機構名、時間及主題關鍵詞；方便用戶快速瀏覽文本內容。

其實企業對知識管理的價值不僅體現在其管理方式的改進，調整其知識管理系統模式，對於來自客戶的需求和資訊進行及時的整理和回饋，能夠提高企業響應客戶需求的時間，提高企業的服務水平。