【摘 要】
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随着政务信息化建设的发展,以大数据、云计算和人工智能为代表的新一代信息技术已经在政务领域取得了广泛的应用。目前,虽然科技的发展大力推动了政务信息化建设,但在政务公文检索领域,如何将来源广泛、类型众多且结构复杂的公文信息进行有效地组织和高效地利用仍是一个颇有挑战性的问题。因此,本文提出将知识图谱技术引入政务领域,通过图的形式将检索结果之间的联系进行直观的展示,以提升用户的搜索体验与公文的检索效率,帮
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随着政务信息化建设的发展,以大数据、云计算和人工智能为代表的新一代信息技术已经在政务领域取得了广泛的应用。目前,虽然科技的发展大力推动了政务信息化建设,但在政务公文检索领域,如何将来源广泛、类型众多且结构复杂的公文信息进行有效地组织和高效地利用仍是一个颇有挑战性的问题。因此,本文提出将知识图谱技术引入政务领域,通过图的形式将检索结果之间的联系进行直观的展示,以提升用户的搜索体验与公文的检索效率,帮助减轻政府信息公开的工作量。本文的研究工作围绕下面三个方面进行展开:首先,依据贵州省办公厅当前政务信息化建设的需求对政务公文知识图谱的结构进行定义,利用基于规则的方法从公文数据源中解析出所需的实体及属性信息,并经知识融合后得到知识图谱。出于对性能的考量,采用Neo4j对知识图谱进行存储。然后,针对复杂的、无规则可寻的公文数据,采用基于深度学习的方法进行实体抽取。本文选取Bi LSTM-CRF、基于BERT预训练模型的BERT-CRF以及BERT-Bi LSTM-CRF三种模型进行了对比实验,实验结果表明,引入BERT预训练模型后,实体识别效果有了明显提升。因此,选取BERT-Bi LSTM-CRF作为对复杂公文进行实体抽取的算法模型,为构建优质的公文知识图谱提供了理论基础。最后,基于公文知识图谱,采用B/S开发架构,使用Flask开发框架实现了公文智能信息检索系统,完成了需求分析、系统设计、开发与测试过程。经测试,所开发的系统功能完善且运行稳定,能够有效提升信息检索的体验和效率。
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