自然語言處理技術主要是讓機器理解人類的語言的一門領域。在自然語言處理技術中，大量使用了編譯原理相關的技術，例如詞法分析，語法分析等等，除此之外，在理解這個層面，則使用了語義理解，機器學習等技術。作為*一由人類自身創造的符號，自然語言處理一直是機器學習界不斷研究的方向。
大數據的核心是利用數據的價值，機器學習是利用數據價值的關鍵技術，對于大數據而言，機器學習是不可或缺的。相反，對于機器學習而言，越多的數據會越 可能提升模型的精確性，同時，復雜的機器學習算法的計算時間也迫切需要分布式計算與內存計算這樣的關鍵技術。因此，機器學習的興盛也離不開大數據的幫助。
深度學習是機器學習研究中的一個領域，愿景是實現讓機器來模仿人腦的機制，即通過模擬人腦的神經網絡進行分析、學習，以解釋圖像、聲音、文本等數據。
靈玖軟件NLPIR大數據語義智能分析平臺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。
靈玖軟件NLPIR大數據語義智能挖掘平臺，針對大數據內容處理的需要，融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和網絡搜索的技術，提供了客戶端工具、云服務、二次開發接口。
NLPIR大數據語義智能分析平臺主要功能：
1、精準采集：對境內外互聯網海量信息實時精準采集，有主題采集(按照信息需求的主題采集)與站點采集兩種模式(給定網址列表的站內定點采集功能)。
2、文檔抽�。簩oc、excel、pdf與ppt等多種主流文檔格式，進行文本信息抽取，信息抽取準確，效率達到大數據處理的要求。
3、新詞發現：從文本中挖掘出新詞、新概念，用戶可以用于專業詞典的編撰，還可以進一步編輯標注，導入分詞詞典中，提高分詞系統的準確度，并適應新的語言變化。
4、批量分詞：對原始語料進行分詞，自動識別人名地名機構名等未登錄詞，新詞標注以及詞性標注。并可在分析過程中，導入用戶定義的詞典。
5、語言統計：針對切分標注結果，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。針對常用的術語，會自動給出相應的英文解釋。
6、文本聚類：能夠從大規模數據中自動分析出熱點事件，并提供事件話題的關鍵特征描述。同時適用于長文本和短信、微博等短文本的熱點分析。
7、文本分類：根據規則或訓練的方法對大量文本進行分類，可用于新聞分類、簡歷分類、郵件分類、辦公文檔分類、區域分類等諸多方面。
8、摘要實體：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 |
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