政媒融合问政平台非正式文本自动分类匹配研究

段尧清; 姚兰

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政媒融合问政平台非正式文本自动分类匹配研究

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[目的/意义]实现政府非正式文本的自动处理,提高公众留言处理的效率,提升政府形象.[方法/过程]以某市政媒融合问政平台公众留言为实验数据,采用基于Word2Vec和支持向量机的分类算法实现公众留言的自动分类,形成分类标签.根据一定的映射规则,形成标签集、职责集、职能部门集之间的对应,最终实现公众留言到政府职能部门的匹配.[结果/结论]总体分类准确率达到86.18％,实现了较好的分类效果,构建的政媒融合问政平台非正式文本的分类匹配模型具备合理性和科学性,使得非正式文本分类匹配问题得到了较好的解决.[局限]匹配环节未能具体实现以验证匹配效果,未进行多种分类算法的效果对比.

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来源
《情报理论与实践》 |2020年第6期|156-161148|共7页
作者
段尧清; 姚兰;
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作者单位

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079;

湖北省数据治理与智能决策研究中心湖北武汉430079;

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
政媒融合问政平台; 文本分类; 支持向量机; 匹配模型;

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