文本分析能够完善企业知识管理模式

知识经济的来临,知识管理在社会经济中的重要性也随之增加。文本分析的知识管理应用不仅包括企业单位，还包括一些科研管理部门，教育机构。企业在进行知识管理方面时，侧重面可能是企业客户，企业产品优化和市场方向优化方向。科研管理部门和教育机构的侧重点是科研相关结果的整理。文本分析平台的应用能够帮助企业和教育机构完善现有知识管理模式。

文本分析的知识管理在教学行业的应用

教育行业是进行教育知识的教育工作， 教育管理工作会面临海量文档的管理和分析，包括一些论文类、报告类、统计类文本数据。面对大量的文本文档时候，面临最大的问题就是，无法快速找到文本中的重要信息。

自然语言理解作为文档处理的专家，基于自然语言处理技术的平台能够成为教育行业文档管理与分析的得力助手。比如完成论文管理中文章分类，文档查重、相似度分析，精准检索等功能需求。

帮助企业完成企业活动中的知识管理部分

企业在经营过程中，如果经营状况良好，会对企业规模和业务进行新一轮的扩建和调整，这个过程中企业会积累大量的知识资产。这些资产的结构性和标准性通常都不统一，不同部门和不同分公司的数据整合在一起时，整理这些文本信息将成为极其耗费时间和精力的工作。文本分析能够做到对这些文本知识的快速整理和总结。

文本挖掘系统在知识管理方面能够达到以下功能：自动收集数据并对数据进行标准化，为数据添加元数据信息，对所有文档进行分类，根据用户的自定义范围找到用户需要的信息汇总。完成企业的知识整理。

NLPIR大数据语义智能分析平台的文档转换：对doc、excel、pdf与ppt等多种主流文档格式，进行文本信息格式转换，信息抽取准确率极高，效率达到大数据处理的要求。

语言统计功能能够针对切分标注结果，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。

文本聚类功能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。

文本分类功能包括专家规则类与机器训练分类，针对事先指定的规则和示例样本，系统自动从海量文档中识别并训练分类。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、评论数据分类等诸多方面。

摘要实体（自动摘要+实体抽取）功能能够自动摘要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。实体提取能够对单篇或多篇文章，自动提炼出内容摘要，抽取人名、地名、机构名、时间及主题关键词；方便用户快速浏览文本内容。

其实企业对知识管理的价值不仅体现在其管理方式的改进，调整其知识管理系统模式，对于来自客户的需求和信息进行及时的整理和反馈，能够提高企业响应客户需求的时间，提高企业的服务水平。