有哪些比较高级的数据可视化案例?( 五 )
图12：话题变化曲线
四、语义技术
语义技术部分展现的是后台的语义处理技术，包括概念发现、关联关系的建立和基于机器学习的关系计算，最红利用完善的本体库，进行语义计算。
（1）概念发现：通过给定词，来发现与其相近的新概念，这里表达出的是与其有关系，但是未对具体的关系做深入判断，所以成为概念发现。
图13：关键词概念
（2）概念关系推理：在发现概念之后，为了进一步推定其关系，这里采用了迭代的方法，在不断迭代发现与其相关概念的概念时，建立起了词与词的关系网，如图是经历了两次计算后的效果图，是词关系网建立的中间过程。
图14：概念关联推理
（3）关联关系计算：通过不断的迭代学习，最终形成的关系网络如图所示，在不管学习的过程中，相关概念不断的聚集，从而建立起了比较密切的关系，而这种关系通常是同位关系，也就是代项或参项等。
图15：关键词关联关系计算
（4）本体关系计算：同步上述三个步骤的处理，从而能够帮助本体库的完善，在少量专家的参与下，不断扩充本体库。如图是通过电力本体库计算得出的本体的关系图。
图16：搜索关键词本体关系
五、语义本体功能
语义精准搜索引擎通过实体抽取功能，在数据库中搜索挖掘出其中实体，规定各实体之间的关系类别，通过交叉信息熵计算每个实体的关联关系，从而建立整理的实体关系展示图谱。如下图，搜索引擎抽取出电力行业的实体概念，通过规定核心概念、用项、代项、分项、属项、族项、参项这六项关系，采用一定算法建立实体之间的关系，从而建立整个实体的关系关联展示图。
图17：语义本体功能图
以上案例是大数据智能语义文本方面的案例分享，希望可以对您有所帮助。其案例技术是使用了北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室张华平主任研发的NLPIR大数据语义智能分析技术平台实现的，如果感兴趣可以了解一下！
■网友
TED演讲视频：Hans Rosling 以新的视角解读当今世界的贫困问题
再次缅怀Hans Rosling教授
推荐阅读
- 医院|感染艾滋病毒初期有哪些征兆？可以自行检查吗？共用马桶会传染吗
- 玩游戏花钱最多的有哪些游戏，哪些人
- 旅行|需要准备哪些物品？全面冬季出游清单，建议收藏带宝宝出门旅行
- 红米手机通过QQ空间的成功营销，给涉足社会化营销的企业有哪些启示
- 互联网在线音乐行业有哪些可能的盈利模式
- 在上海陆家嘴附近工作，请问去哪边租房会比较好
- 直播会成为品牌传播的另一个途径么有哪些可行的方法感觉有戏又没头绪好捉急。
- 设计专业学生上传自己的作品，用哪个网站比较好
- 侧重业务逻辑的产品需求规格说明书，需要有哪些要点
- 大学|上海大学第8，前10名有哪些高校？上海市30所大学排名