【摘 要】
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随着社区网格化管理的发展,市民诉求数量逐渐呈现出井喷式增长趋势。对海量诉求文本进行分类,能够有效地降低市民服务热线工作人员的工作压力,提高市民服务热线的办事效率,实现政府治理和市民参与的良好互动。如何对海量的市民诉求进行有效的分类和管理,成为当下的研究热点课题之一。本文针对爬取的诉求类短文本数据集,使用基于BERT模型和基于ERNIE模型的方法进行文本分类任务。为了提取文本信息中更深层次的语义特征
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随着社区网格化管理的发展,市民诉求数量逐渐呈现出井喷式增长趋势。对海量诉求文本进行分类,能够有效地降低市民服务热线工作人员的工作压力,提高市民服务热线的办事效率,实现政府治理和市民参与的良好互动。如何对海量的市民诉求进行有效的分类和管理,成为当下的研究热点课题之一。本文针对爬取的诉求类短文本数据集,使用基于BERT模型和基于ERNIE模型的方法进行文本分类任务。为了提取文本信息中更深层次的语义特征,本文使用BERT-Bi LSTM模型对诉求类短文本进行分类。该方法利用BERT预训练模型获取含有上下文语义信息的特征向量,输入到Bi LSTM模型中对序列进行编码和融合,获取最终的诉求类别。为了进一步提高诉求类短文本分类的准确率,本文将诉求文本中影响诉求类别的关键信息以人工标注的形式融入模型的输入表示,提出融合人工注意力机制的ERNIE-AA模型。该方法将人工注意力机制引入模型的输入向量,通过ERNIE预训练模型获取含有类别关键信息的特征向量后进行类别分类。实验结果表明,基于BERT-Bi LSTM的文本分类模型通过提取更深层次的语义特征,在分类准确率上为88.17%,相较于BERT模型和ERNIE模型分别提高1.18%和0.34%。更重要的是,本文提出的ERNIE-AA模型通过人工注意力机制获取含有关键信息的语义特征,在分类准确率上可达91.01%,较BERT-Bi LSTM模型提高2.84%。基于ERNIE-AA的诉求类短文本分类模型在分类效果上具有明显的优势。此外,经实验证明ERNIE-AA模型在修辞手法分类任务上同样具有优异的效果,ERNIE-AA模型在其他领域文本分类任务上具有泛化性。
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