在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
NLPIR Parser 大数据搜索与挖掘共享开发平台针对互联网内容处理的需要，融合了自然语言理解、网络搜索和文本挖掘的技术，提供了用于技术二次开发的基础工具集。专门针对原始文本集进行处理和加工的软件，提供了中间件处理效果的可视化展示，也可以作为小规模数据的处理加工工具。用户可以使用该软件对自己的数据进行处理。
NLPIR Parser大数据搜索与挖掘共享开发平台的 11 种功能：
1. JZSearch 全文精准检索：支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型，多字段的高效搜索，支持 AND/OR/NOT 以及 NEAR 邻近等查询语法，支持维语、藏语、蒙语、阿拉伯、韩语等多种少数民族语言的检索。可以无缝地与现有文本处理系统与数据库系统融合。
2. 新词发现：从文件集合中挖掘出内涵的新词语列表，可以用于用户专业词典的编撰;还可以进一步编辑标注，导入分词词典中，从而提高分词系统的准确度，并适应新的语言变化。
3. 分词标注：对原始语料进行分词、自动识别人名地名机构名等未登录词、新词标注以及词性标注。并可在分析过程中，导入用户定义的词典。
4. 统计分析与术语翻译：针对切分标注结果，系统可以自动地进行一元词频统计、二元词语转移概率统计(统计两个词左右连接的频次即概率)。针对常用的术语，会自动给出相应的英文解释。
5. 大数据聚类及热点分析：能够从大规模数据中自动分析出热点事件，并提供事件话题的关键特征描述。同时适用于长文本和短信、微博等短文本的热点分析。
6. 大数据分类过滤：针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中筛选出符合需求的样本。
7. 自动摘要与关键词提取：能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容的精华，方便用户快速浏览文本内容。能够对单篇文章或文章集合，提取出若干个代表文章中心思想的词汇或短语，可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
8.文档去重：能够快速准确地判断文件集合或数据库中是否存在相同或相似内容的记录，同时找出所有的重复记录。
9. HTML正文提取：自动剔除导航性质的网页，剔除网页中的HTML标签和导航、广告等干扰性文字，返回有价值的正文内容。适用于大规模互联网信息的预处理和分析。
10. 编码自动识别与转换：自动识别文档内容的编码，并进行自动转换，目前支持Unicode/BIG5/UTF-8等编码自动转换为简体的GBK或者UTF8，同时将繁体BIG5或GBK进行繁简转化。
11敏感关键词实时智能扫描：根据配置的关键词，实时智能扫描关键词及各种变种(编码变种、音变、形变、噪音干扰)等。
信息时代万物数化，大数据的重要性己成行业共识，针对大数据技术和应用的创新，其发展趋势不可阻挡。
