互联网作为“第四媒体”已成为人们生活或工作中不可或缺的信息获取的手段。在针对大数据的搜索中，普通的检索技术能在一定程度上满足对大数据的搜索需求，但结果可能会包含大量无关、冗余的信息，信息粒度偏大。用户需要提炼自己的需求，并以适当的关键词表达出来，但这对没有检索经验的普通用户来说有一定难度。

　　在检索系统中，结果合并要占用很多时间。如果切分的粒度过小，在结果合并的时候就要花费更多的时间。对于基于字切分的检索系统来说，在查询表达式比较长且二字词较少的情况下，检索效率要比基于词切分的检索系统低很多。

　　信息检索涉及信息检索、信息过滤、文本分类、自动文摘等相关技术，它是在信息检索基础上的细化;新信息检测具有时序性，即对于内容相同或相近的句子，最新出现的应被检出(先前出现的相似内容属过时信息)。

　　信息检测是一个复杂的问题，它涵盖了浅层语言分析、文档检索、句子检索、新信息检测等四个过程，且每个环节都存在着多种变化因素。各种各样的因素都会直接或者间接地影响着新信息检测的最终性能，甚至说某个技术环节的小技巧都很可能提高或者降低最终性能。

　　语言模型是一种基于概率的检索模型，它认为每个文档对应一个统计语言模型(称为文档语言模型)，描述了该文档中各个单词的统计分布特征，而每个文档看作是由其语言模型抽样产生的一个样本。语言模型对文本检索的准确率有至关重要的作用。

　　NLPIR文本搜索与挖掘系统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。

　　NLPIR全文精准检索系统内核是经过精心设计，具有高扩展性和高通用性。可支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型的高效索引，支持丰富的查询语言和查询类型，支持少数民族语言的搜索。

　　同时，全文精准检索可以无缝地与现有数据库系统融合，实现全文搜索与相关的数据库管理应用系统。

　　其主要特色在于：

　1、可以按照任意指定字段的排序，支持指定字段的搜索，也可以搜索多个字段，以及复杂表达式的综合搜索;

　2、支持精确匹配以及模糊匹配，默认为精确匹配，忽略字母大小写进行模糊匹配;

　3、实现的是多线程搜索服务;

　4、每秒可索引3000条记录(主要瓶颈为数据库或文件记录的读取效率);搜索速度在毫秒级别。

　5、兼容当前所有厂商的数据库系统，其中SQL Server, Oracle, MySQL，DB2等。

　　目前常用的互联网搜索引擎系统，考虑到应用的需求，没有对数据库的内容有效管理和储存。而许多网站的页面，很多是通过程序动态生成的，或者是存储在后台数据库中的，格式多样。NLPIR全文精准检索系统考虑到实际应用需要，除了具备搜索引擎系统具备的采集功能外，还实现信息数据分类精准，极大的提高了数据挖掘的效率。