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、中国首席数据官联盟发起并主办，北京大学信息化与信息管理研究中心、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*、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。
本期访谈由网加时代网特邀嘉宾、中国首席数据官联盟发起人鲁四海向王绪刚先生提问。
《网加时代网》特邀嘉宾鲁四海：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？
《网加时代网》特邀嘉宾张华平 : 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。
《网加时代网》特邀嘉宾鲁四海：大数据搜索与挖掘目前在国内有什么实际应用?
《网加时代网》特邀嘉宾张华平 : 大数据搜索与挖掘目前应用很广泛，它在*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。
《网加时代网》特邀嘉宾鲁四海：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。
《网加时代网》特邀嘉宾张华平 : 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。
《网加时代网》特邀嘉宾鲁四海：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？
《网加时代网》特邀嘉宾张华平 : 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。
《网加时代网》特邀嘉宾鲁四海：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。
《网加时代网》特邀嘉宾张华平 : 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》）。
中国首席数据官联盟/中国CDO精英俱乐部是国内首个以CDO为核心的技术型非盈利性联盟组织，遵循自愿、平等、合作的原则。由刘冬冬、鲁四海和葛涵涛三 人发起成立，为实现中国大数据产业全球领 先而努力。将数据变为未来企业发展的核心驱动力并最终推动中国大数据产业整体发展水平。