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基于BERT模型的“互联网+政务”群众留言文本热点追踪研究
被引量：
12
1
作者
徐绪堪
印家伟
王晓娇
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022年第9期136-142,78,共8页
[研究目的]大数据时代,提升政府治理能力和人民群众生活幸福感是各级政府核心任务,尤其是从群众留言文本中获取民众关注的热点问题,从而快速响应并及时解决群众反馈的问题,从群众留言文本中提取有价值的热点对政府部门显得尤其紧迫和必...
[研究目的]大数据时代,提升政府治理能力和人民群众生活幸福感是各级政府核心任务,尤其是从群众留言文本中获取民众关注的热点问题,从而快速响应并及时解决群众反馈的问题,从群众留言文本中提取有价值的热点对政府部门显得尤其紧迫和必要。[研究方法]以从上海市政府信箱、上海市委信箱、上海信访的“互联网+政务”网络平台爬取的群众留言29074条数据为研究对象,对比分析BERT、LSTM以及FastText三个模型的分类效果,选择BERT模型构建群众留言热点追踪框架,对反馈最多的住房规划、医疗卫生和交通出行三类问题使用Affinity Propagation聚类算法与BERT实体命名识别相结合的方式对每个分类下的问题进行聚类,最后通过聚类形成的问题进行热度计算得出群众反馈的热点问题。[研究结论]从热点追踪的结果可知住房安全、疫情防控和两港快线设立分别为住房规划、医疗卫生和交通出行三类留言中讨论热度最高的问题,据此提出针对性建议。
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关键词
BERT模型
互联网+政务
群众留言
Affinity
Propagation聚类方法
文本分类
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职称材料
政务服务中群众留言答复意见评价模型
被引量：
5
2
作者
李卓轩
赵璇
+1 位作者
曹进德
储越
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期178-185,共8页
为了提高政府事务管理水平和处理效率,打造“智慧政务”平台,针对政务服务中群众留言的答复内容进行客观评价,提出了一种结合多算法的群众留言回复评价模型.首先,根据答复文本内容定义答复长度、相似性、完整性、可解释性和及时性5个评...
为了提高政府事务管理水平和处理效率,打造“智慧政务”平台,针对政务服务中群众留言的答复内容进行客观评价,提出了一种结合多算法的群众留言回复评价模型.首先,根据答复文本内容定义答复长度、相似性、完整性、可解释性和及时性5个评价特征指标,分别从内容、格式、合理程度和时间4个角度对文本进行评价;其次,采用回归分析方法对答复意见类型进行分析;接着,分别采用K-means聚类、DBSCAN聚类算法、Meanshift聚类算法、HC聚类算法对答复意见等级进行分析,根据4种聚类算法效果对比结果,选用K-means聚类算法,再将聚类算法和回归分析的结果结合,对答复意见进行评价,并将评价等级分为6类.本文模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与“智慧政务”相结合,为政府事务管理的研究提供了一个量化分析的工具.
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关键词
政务服务
智慧政务
答复意见
评价模型
群众留言
回归分析
K-MEANS聚类
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职称材料
题名
基于BERT模型的“互联网+政务”群众留言文本热点追踪研究
被引量：
12
1
作者
徐绪堪
印家伟
王晓娇
机构
河海大学商学院
常州市工业大数据与知识管理重点实验室
出处
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022年第9期136-142,78,共8页
基金
国家社会科学基金重大项目“总体国家安全观下重大突发事件的智能决策情报体系研究”(编号:20&ZD125)子课题“总体国家安全观下重大突发事件智能决策情报体系的基本理论与方法研究”
河海大学中央高校业务费资助项目(编号:B220207038)研究成果之一。
文摘
[研究目的]大数据时代,提升政府治理能力和人民群众生活幸福感是各级政府核心任务,尤其是从群众留言文本中获取民众关注的热点问题,从而快速响应并及时解决群众反馈的问题,从群众留言文本中提取有价值的热点对政府部门显得尤其紧迫和必要。[研究方法]以从上海市政府信箱、上海市委信箱、上海信访的“互联网+政务”网络平台爬取的群众留言29074条数据为研究对象,对比分析BERT、LSTM以及FastText三个模型的分类效果,选择BERT模型构建群众留言热点追踪框架,对反馈最多的住房规划、医疗卫生和交通出行三类问题使用Affinity Propagation聚类算法与BERT实体命名识别相结合的方式对每个分类下的问题进行聚类,最后通过聚类形成的问题进行热度计算得出群众反馈的热点问题。[研究结论]从热点追踪的结果可知住房安全、疫情防控和两港快线设立分别为住房规划、医疗卫生和交通出行三类留言中讨论热度最高的问题,据此提出针对性建议。
关键词
BERT模型
互联网+政务
群众留言
Affinity
Propagation聚类方法
文本分类
Keywords
BERT model
Internet+government affairs
mass message
Affinity Propagation clustering method
text categorization
分类号
D63 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
政务服务中群众留言答复意见评价模型
被引量：
5
2
作者
李卓轩
赵璇
曹进德
储越
机构
东南大学数学学院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第2期178-185,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(11701081,11861060)
国家自然科学基金重点项目(61833005)。
文摘
为了提高政府事务管理水平和处理效率,打造“智慧政务”平台,针对政务服务中群众留言的答复内容进行客观评价,提出了一种结合多算法的群众留言回复评价模型.首先,根据答复文本内容定义答复长度、相似性、完整性、可解释性和及时性5个评价特征指标,分别从内容、格式、合理程度和时间4个角度对文本进行评价;其次,采用回归分析方法对答复意见类型进行分析;接着,分别采用K-means聚类、DBSCAN聚类算法、Meanshift聚类算法、HC聚类算法对答复意见等级进行分析,根据4种聚类算法效果对比结果,选用K-means聚类算法,再将聚类算法和回归分析的结果结合,对答复意见进行评价,并将评价等级分为6类.本文模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与“智慧政务”相结合,为政府事务管理的研究提供了一个量化分析的工具.
关键词
政务服务
智慧政务
答复意见
评价模型
群众留言
回归分析
K-MEANS聚类
Keywords
government service
smart government
reply and comment
evaluation model
public consultations
regression analysis
K-means clustering
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
D63 [政治法律—中外政治制度]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT模型的“互联网+政务”群众留言文本热点追踪研究
徐绪堪
印家伟
王晓娇
《情报杂志》
CSSCI
北大核心
2022
12
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
政务服务中群众留言答复意见评价模型
李卓轩
赵璇
曹进德
储越
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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