[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于信訪(fǎng)信件概況的信件要素自動(dòng)提取方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910976039.X
• 申請(qǐng)日: 2019-10-15
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110717045A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-01-21
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝磊;張麗;焦安琪;何義民;李飛;何志成;曹珊;劉世旭
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 同方知網(wǎng)(北京)技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/35
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/35;G06F16/31;G06F16/34;G06N3/04
• 代理公司: 11340 北京天奇智新知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 陳新勝

1.一種基于信訪(fǎng)信件概況的信件要素自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述方法包括：

信訪(fǎng)信件要素的自動(dòng)生成，利用CNLP中文自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)將大篇幅的信訪(fǎng)文本生成為簡(jiǎn)短的信訪(fǎng)概要；

信訪(fǎng)信件要素的自動(dòng)提取，利用文本挖掘技術(shù)將文本進(jìn)行碎片化處理，根據(jù)要求提取信訪(fǎng)基本要素。

2.如權(quán)利要求1所述的基于信訪(fǎng)信件概況的信件要素自動(dòng)提取方法，其特征在于，利用CNLP中文自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)手段主要包括對(duì)信訪(fǎng)信件中信訪(fǎng)人語(yǔ)句和用詞表達(dá)的情緒進(jìn)行分析，量化打分，利用人工智能剔除主觀偏見(jiàn)，歸納信訪(fǎng)數(shù)據(jù)的客觀規(guī)律，從而將長(zhǎng)篇信訪(fǎng)信件進(jìn)行自動(dòng)文摘，生成簡(jiǎn)潔核心內(nèi)容。

3.如權(quán)利要求1所述的信訪(fǎng)信件概況的信件要素自動(dòng)提取方法，其特征在于，所述信訪(fǎng)信件要素的自動(dòng)提取利用文本挖掘和先進(jìn)的CNLP自然語(yǔ)言處理模型中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、長(zhǎng)短時(shí)記憶模型LSTM進(jìn)行知識(shí)關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)二次智能分類(lèi)存儲(chǔ)，對(duì)信訪(fǎng)信件中信訪(fǎng)人語(yǔ)句和用詞表達(dá)的情緒進(jìn)行分析，量化打分，進(jìn)而對(duì)長(zhǎng)篇信訪(fǎng)信件進(jìn)行碎片化處理，即時(shí)完成信件命名實(shí)體識(shí)別、自動(dòng)摘要提取、核心訴求提取、在線(xiàn)分析歸類(lèi)，幫助構(gòu)建新型信訪(fǎng)管理體系。