【摘 要】
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近年来,伴随着人工智能、大数据等计算机技术的高速发展,利用这些新兴技术提升政府治理智慧化水平,为数字化政府建设赋能成为趋势。政务问答系统作为数字化政府建设的重要一环对提升政府行政效率具有极大价值。而现有的政务问答系统多是依赖人工编制的问题模板,根据关键词来匹配数据信息以返回给用户。这使得问答系统普适性较低,同时难以正确理解复杂问题语义导致回复内容质量有限,用户体验较差。针对以上问题,本文构建知识图
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近年来,伴随着人工智能、大数据等计算机技术的高速发展,利用这些新兴技术提升政府治理智慧化水平,为数字化政府建设赋能成为趋势。政务问答系统作为数字化政府建设的重要一环对提升政府行政效率具有极大价值。而现有的政务问答系统多是依赖人工编制的问题模板,根据关键词来匹配数据信息以返回给用户。这使得问答系统普适性较低,同时难以正确理解复杂问题语义导致回复内容质量有限,用户体验较差。针对以上问题,本文构建知识图谱作为政务知识库,研究基于深度学习的问答方法,并基于此设计和实现了一个政务智能问答系统。本文的主要工作和创新点如下:（1）政务领域知识图谱构建。针对当前政务服务领域缺乏公开的知识图谱数据问题。基于Beautiful Soup工具实现一个爬虫系统对公开政务服务网站数据进行获取。基于提取到的数据设计出政务知识图谱模式层,并以此利用Neo4j图数据库完成政务知识图谱的数据存储并实现可视化展示。（2）基于深度学习的政务领域问答方法。针对问句命名实体识别问题,研究了融入预训练模型和多头自注意力机制的BERT-Bi LSTM-MHA-CRF命名实体识别方法,通过引入大规模文本预训练获取到的知识结合注意力机制的权重分析来更好地提取问句深层语义信息;针对问句意图识别问题,使用融合多层隐藏层参数的BERT-RCNN模型完成意图识别。实验表明本文提出的模型达到了较好效果。（3）政务知识图谱问答系统设计与实现。通过对政务问答进行需求分析,以政务知识图谱作为知识库,以基于深度学习的问答方法为核心设计与实现政务领域问答系统,并对系统分别进行功能测试和非功能测试,测试结果显示本系统可以满足设计需求。通过在问答系统中引入知识图谱,可以为语义理解提供丰富的背景知识,结合深度学习模型能更深入的识别出问句语义。从而促进了政务问答领域的智能化发展,对实现公共服务高效化具有重要意义。
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