智慧政务的文本数据挖掘应用

一、项目进展

创意计划阶段

二、负责人及成员

姓名	学院/所学专业	入学/毕业时间	学号
陈泳岐	计科院/计算机科学与技术	2019.9/2023.6	201931061097

三、指导教师

姓名	学院/所学专业	职务/职称	研究方向
杨云	计科院/软件工程	讲师	数据库应用

四、项目简介

本次研究主要是在“智慧政务”等网络留言平台的基础之上对大量留言数据进行分类、提取热度并对留言的回复情况进行质量评价，构建出基于机器学习的自然语言处理平台的一系列算法实现。主要包括三种算法，分别对应于政务留言中的三个痛点问题。留言分类算法主要是用来将不同留言进行分类和标签，再分别发送到对应部门，问题处理之后，留言回复质量评价算法将官方人员的回复质量进行采集与评价，判断单位人员对留言的处理情况。留言热点计算算法能够抽取每个留言的主题并生成相应的关键词展示给政务人员。

成果类别	成果名称	相关团队成员	相关指导老师
软件著作权	智慧政务文本数据挖掘系统	陈泳岐、温明熙、吴昊、侯森皓	杨云
期刊	Automatic Classification of Government Texts Based on Improved CNN and Skip_x0002_gram Models	陈泳岐、温明熙、吴昊、侯森皓	杨云

本产品能够快速准确地将电子政务平台中的留言分类并发放给相应部门工作人员，提高政府部门留言处理效率，让群众更快得到留言反馈；能够自动识别出时段内群众热门留言，直观展示热点关键词，赋能政府舆情分析；能够对工作人员的回复质量作出客观公正的评价，监督并预防回复敷衍等问题，提升政府办事水平。并且，本项目将面向社会提供就业机会，有利于减轻社会就业压力。本项目对于顺应国家政策，完善电子政务平台服务，提升政府治理水平，增强人民群众的幸福感，促进社会和谐等方面都具有重大的社会效益。

（1）不局限于具体文本，能够处理绝大部分正常留言，对于各种句式、语气、语法都能够正常识别，能够像人脑一样去获取、处理留言数据。

（2）该系统的开发充分利用专家的经验以及相关专业知识，可以帮助我们对整个留言回复评价过程查漏补缺，保障留言回复的质量正确评价。

（3）运行效率高。本平台在数据产生后较短时间内就能运算得出结论，而且不仅仅是表现在运算上，还包含平台的各个方面。

（4）系统自动化程度高。使用Python进行差错处理，能够在出错之后自动重启，并且保存出错日志方便查看。

（5）系统安全性较高。系统存在加密机制，对于已经训练好的模型数据，能够实现加密存储，防止信息外漏。