【摘 要】
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近些年来,微信、微博、市长信箱和阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解舆论、汇聚人民智慧、凝聚人民意志力的重要渠道。随之而来,表达社会发展状况和舆论的文本数量不断增加,给政府部门相关人员的工作带来了巨大的挑战。本文通过对比分析多种模型,选择出能够有效提升网络问政平台三环节（分类环节、问题归类和优先级排序环节、发布答复意见环节）工作效率及质量的较优模型。实验结果表明:1)相比于Bi-LSTM模型和F
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近些年来,微信、微博、市长信箱和阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解舆论、汇聚人民智慧、凝聚人民意志力的重要渠道。随之而来,表达社会发展状况和舆论的文本数量不断增加,给政府部门相关人员的工作带来了巨大的挑战。本文通过对比分析多种模型,选择出能够有效提升网络问政平台三环节（分类环节、问题归类和优先级排序环节、发布答复意见环节）工作效率及质量的较优模型。实验结果表明:1)相比于Bi-LSTM模型和FastText模型,基于BERT的留言多分类模型可以较好提升分类环节的效率,模型的F1-macro值达到了92%。2)为了较好提升问题归类环节的效率,本文基于AP聚类算法利用命名实体信息构建了AP-NE（Affinity Propagation Named Entity）算法,并在使用微调的BERT模型提取文本特征后,应用AP-NE算法进行文本聚类。该算法通过将命名实体信息用于特征融合与噪声过滤,改进了AP算法,使得类簇内样本的相似性更高,噪声样本更少。3)在借鉴了Hacker News用户投票排名算法的指标构建形式后,本文构建了PHN（Priority Hacker News）优先级排名模型,并应用于计算优先级指标。该模型能够较好提升优先级排序环节的客观性。4)为了过滤低质量答复,本文基于层级分析法构建了包含相关性、实用性、专业性和完整性等4个一级指标和9个二级指标的RF（Reply Filtering）答复过滤模型,该模型能够对政府的答复意见质量做出客观评价,过滤低质量答复,提升问政平台答复质量,增加群众满意度。
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