随着信息化时代的发展,现有的传统司法纠纷处理系统没有办法满足时代的要求,其数据繁杂,且无法得到有效利用。以往的大量有效数据堆积,不能对未来的司法纠纷处理以及政府的决策问题产生正面影响。为了解决这一难题,本文通过技术手段将埋藏于海量数据当中的社会难点热点问题从繁杂冗余的信息中分离出来,具体分析某一时间某一地点的民众纠纷问题,以实现社会问题的深度挖掘。同时,本文运用可视分析技术,将上述数据以交互式可视图表的方式进行呈现,让市政相关工作人员可以直观迅速地从中得到有效的参考信息。为了实现上述目标,本文设计了一个基于加权TF-IDF算法实现司法纠纷文本数据分类的方法,并实现了基于该方法的一套司法纠纷数据可视分析系统。该系统旨在实现对纠纷调解记录这类司法短文本数据实现自动分类,并运用可视分析技术进行呈现,在保证数据准确性的同时帮助用户直观准确地了解到当前社会的纠纷态势,从而可以发现隐藏的社会热点问题。该系统从原始的纠纷调解数据入手,通过数据标注,模型训练,自动分类,最后进行可视化展示。本文将上述步骤分为三个部分。(1)自然语言处理。通过某市真实的纠纷数据的语料数据,经过数据清洗,中文分词,半自动文本标注,TF-IDF词权重计算,加权词权重TF-IDFc计算,模型训练等步骤,得到了纠纷语料的分类模型以及分类结果,用于后文的可视分析工作。(2)可视分析组件。基于树图、词云、迷你图等可视分析手段,针对司法纠纷数据进行了优化和整合,采用不同的规则进行多层次的树图展示,同时融合了词云和迷你图,让纠纷调解数据可以在时间和空间多个维度下进行呈现。(3)纠纷调解数据可视分析系统。将上述的分类数据、词云数据等信息用于可视分析组件,并通过B/S框架进行前后端整合,实现一套完整的可视分析系统。该系统可将纠纷调解数据以可视化图表的形式进行直观呈现,以帮助用户直观准确地捕捉社会热点问题。