【摘 要】
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近年来,科学技术的进步推动了“互联网+政务服务”的发展,越来越多的政民互动平台进入到大众的视野。这些平台是政府和群众之间交流的重要桥梁,群众可以通过其表达心声,政府可以通过其了解民意、汇聚民智。然而,随着大数据时代的到来,政民互动平台上的留言数量也迅猛增长。如何对这些繁杂的文本数据进行快速分类,从而实现政府和群众之间信息的有效交互成了一个亟待解决的问题。本文以某省政民互动平台的部分真实留言为研究对
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近年来,科学技术的进步推动了“互联网+政务服务”的发展,越来越多的政民互动平台进入到大众的视野。这些平台是政府和群众之间交流的重要桥梁,群众可以通过其表达心声,政府可以通过其了解民意、汇聚民智。然而,随着大数据时代的到来,政民互动平台上的留言数量也迅猛增长。如何对这些繁杂的文本数据进行快速分类,从而实现政府和群众之间信息的有效交互成了一个亟待解决的问题。本文以某省政民互动平台的部分真实留言为研究对象,构建BERT-BGMHA（BERT-Bi GRU-Multi-Head Attention）模型对政民互动留言文本进行分类。首先,对留言文本进行预处理,包括去重、降噪等操作。其次,使用BERT模型对预处理后的留言文本进行向量表示,通过与Word2vec和Glove两种方法进行比较,验证BERT模型的有效性。再次,构建BERT-BGMHA模型对留言文本进行分类,将获取到的留言文本向量输入到Bi GRU层进行特征提取,接着通过多头注意力层在多个向量空间上对重要特征进行捕获,而后使用softmax分类器对捕获到的特征进行分类。最后,与其他模型的分类结果进行对比,并通过消融实验对模型的各个层级进行分析。实验结果表明,本文所构建的BERT-BGMHA模型在本任务中取得了较好的分类效果,其准确率为93.87%、召回率为93.83%、F1值为93.83%;模型的各个层级对模型的性能提升均起着正向作用。本文所构建的政民互动留言文本分类模型BERT-BGMHA,不仅为面向中文政务领域的非正式文本提供了一种科学的分类方法,同时也为提升政府的施政效率与治理水平,增强群众的生活幸福感,维持社会和谐稳定起到了一定的促进作用。
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