基于BERT的民生问题文本分类模型——以浙江省政务热线数据为例 |
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引用本文: | 孔祥夫,董波,徐可,陶永亮.基于BERT的民生问题文本分类模型——以浙江省政务热线数据为例[J].北京大学学报(自然科学版),2023(3):456-466. |
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作者姓名: | 孔祥夫 董波 徐可 陶永亮 |
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作者单位: | 1. 之江实验室,人工智能社会治理研究中心;2. 北京大学深圳研究生院,城市规划与设计学院;3. ,浙江省发展规划研究院,城镇发展研究所 |
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基金项目: | 浙江省软科学研究计划重点项目(2021C25021)资助; |
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摘 要: | 基于2017—2021年浙江省12345政务热线数据,从居民视角构建细粒度的民生问题三级分类体系,并利用BERT预训练模型来构建文本分类模型,将居民诉求文本转化为民生问题标签。研究结果表明,在政务热线数据中加入30%的人工生成诉求样本,可以使模型的分类准确率提升约10个百分点,准确率最高可达84.59%。对浙江省各类民生问题占比的分析结果表明,环境保护、违规经营和市政服务等诉求的比例呈现下降趋势,而公共服务、交通问题、购房问题和新兴消费模式的诉求比例呈上升趋势。研究结果有助于加强政府对于民情民意的了解,提升数据驱动的社会治理能力。
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关 键 词: | 民生问题文本分类 BERT 政务热线数据 数据治理 |
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