信息的基本單位是句子，一個句子可以較表達完整連貫的易於理解的語義。句子中起主要作用的往往是關鍵詞、詞組或短語，而句子中的其他成分只是起到進一步修飾連接的作用，它們只是對基本信息的細化和補充。一旦獲取了這些有意義的關鍵信息，便能獲取句子的基本信息。因此，新特征語言和有意義串發現對中文自然語言理解是很有意義的。發現頻繁使用的新詞和短語等有意義串不僅能改進分詞準確率，也有著其他廣泛的應用前景。其應用領域主要如下幾個方面：

　　首先，是對信息檢索索引詞的分析。例如，“計算技術研究所”是一個完整的查詢詞，而“計算”或者“技術”幾乎不會有人去查詢。當用戶想搜索大眾汽車時，輸入“大眾”得到的搜索結果可能不太準確，包含很多類似“人民大眾”、“勞苦大眾”這樣非大眾汽車的信息，而作為有意義串的“上海大眾”具有語義完整性，能夠排除歧義，一般能更準確地描述用戶的需求。所以，有意義串能夠應用到信息檢索的查詢詞修正以及相關搜索分析。

　　其次，在社會熱點挖掘與跟蹤方面有應用價值。一個有意義串就是一個線索，就是一個很有價值的社會現象，它們往往包含了網民對當前社會各種現象的立場和觀點。因此，對新特征語言和有意義串的挖掘，對社會熱點挖掘與輿情監控的意義重大。

　　第三，能用於信息分析與特征提取。除字和詞外，常用的文本特征項主要有短語、語義概念、有意義串等。有意義串的提取對於改善文本分類和聚類性能具有重要指導意義。

　　第四，對詞典擴充與語料庫建設意義重大。由於新詞出現的速度不斷加快，新詞出現的領域不斷增多，使用傳統的人工方法搜集新詞語，既耗時又耗力且時效性差。如果利用電腦的計算能力和自動檢測方法，可以快速輸出新詞候選供人工進行篩選，這將大大減輕了人的負擔。若能將新詞屬於有意義串的一部分被自動提取出來，必將促進語料庫的自動化建設。此外，有意義串挖掘進一步深化可以進行關鍵頻繁模式挖掘，對更高層次的文本自動內容抽取、話題檢測和機器翻譯等應用都有比較重要的意義。

　　新特征詞和有意義串是指具備統計意義的串，新特征詞和有意義串主要分為以下幾個類別(其中前兩類全部是詞語，後三類中既包括詞語又包括短語和詞組)：

　　(1). 命名實體，如 “民進黨”、 “巴西隊”等;

　　(2). 新造詞，指狹義新詞，如“博客”、“戶型”、“撞衫”等;

　　(3). 領域術語，指領域相關的常用術語，如“計算語言學”、“未登錄詞”、“股骨頭壞死”等;

　　(4). 固定搭配，主要指通用語料中經常使用的常用搭配，如“住房需求”等;

(5). 成語、歇後語等慣用語，如“智者千慮，必有一失”，“仁者見仁，智者見智”等。

有很多學者用統計的方法提取有意義串，即根據一個字符串的頻率、互信息

　　而NLPIR文本搜索與挖掘系統是針對互聯網內容處理的需要，融合了自然語言理解、網絡搜索和文本挖掘的技術，提供了用於技術二次開發的基礎工具集。

　　NLPIR能夠全方位多角度滿足應用者對大數據文本的處理需求，包括大數據完整的技術鏈條：網絡抓取、正文提取、中英文分詞、詞性標註、實體抽取、詞頻統計、關鍵詞提取、語義信息抽取、文本分類、情感分析、語義深度擴展、繁簡編碼轉換、自動註音、文本聚類等。

靈玖軟件：大數據語言新特征發現