[發(fā)明專利]一種基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法

在審

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

本發(fā)明公開了一種基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法，包括：信訪信件要素的自動生成，利用CNLP中文自然語言處理、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)將大篇幅的信訪文本生成為簡短的信訪概要；信訪信件要素的自動提取，利用文本挖掘技術(shù)將文本進行碎片化處理，根據(jù)要求提取信訪基本要素。智能化處理信訪信件，客觀科學(xué)提取信訪信件的基本要素和概要，使信訪處理科學(xué)高效，能夠?qū)⑿旁L信件中信訪人語句和用詞表達的情緒進行分析，幫助了解信訪人的真實狀態(tài)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及文本挖掘和計算機信息處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及知識元抽取技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、碎片標(biāo)引和索引技術(shù)、機器學(xué)習(xí)技術(shù)的要素自動提取方法。

背景技術(shù)

隨著信訪渠道的多樣化，信訪工作變的非常復(fù)雜龐大，人工進行比對、分析、歸類、整理傳統(tǒng)信訪接待方式明顯力不從心，而傳統(tǒng)的文本處理完全依托于本文的特征，對于文本的關(guān)聯(lián)分析、趨勢預(yù)測等文本挖掘的技術(shù)應(yīng)用相對不足；同時本文挖掘技術(shù)本身也有局限性，受語料庫、挖掘技術(shù)和計算機技術(shù)等的影響，有時即使正確的運用了文本挖掘的技術(shù)，也往往得不到預(yù)期的效果；對于信訪類的文本處理缺乏情緒指標(biāo)，不能夠了解信訪件的情緒狀態(tài)。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法。

本發(fā)明的目的通過以下的技術(shù)方案來實現(xiàn)：

一種基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法，包括：

信訪信件要素的自動生成，利用CNLP中文自然語言處理、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)將大篇幅的信訪文本生成為簡短的信訪概要；

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

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點：

智能化處理信訪信件，客觀科學(xué)提取信訪信件的基本要素和概要，使信訪處理科學(xué)高效，能夠?qū)π旁L信件中信訪人語句和用詞表達的情緒進行分析，幫助了解信訪人的真實狀態(tài)。

附圖說明

圖1是基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法圖；

圖2是基于信訪信件概況要素自動提取方法的邏輯圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述。

如圖1所示，基于信訪信件概況的信件要素自動提取方法，包括：

信訪信件要素的自動生成，利用CNLP中文自然語言處理、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，對信訪信件中信訪人語句和用詞表達的情緒進行分析，量化打分，利用人工智能剔除主觀偏見，歸納信訪數(shù)據(jù)的客觀規(guī)律，從而將長篇信訪信件進行自動文摘，生成簡潔核心內(nèi)容；

信訪信件要素自動提取，利用文本挖掘和先進的CNLP自然語言處理模型中的CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、LSTM(長短時記憶模型)進行知識關(guān)聯(lián)與數(shù)據(jù)二次智能分類存儲，對信訪信件中信訪人語句和用詞表達的情緒進行分析，量化打分，進而對長篇信訪信件進行碎片化處理，即時完成信件命名實體識別、自動摘要提取、核心訴求提取、在線分析歸類，幫助構(gòu)建新型信訪管理體系；