文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN201810951662.5

申 请 日：20180821

发 明 人：水新莹 张宇光 黄亚坤 苏洋

申 请 人：安徽讯飞智能科技有限公司

申请人地址：241000 安徽省芜湖市鸠江区皖江财富广场A1座9楼

公 开 日：20190111

公 开 号：CN109191354A

代 理 人：项磊

代理机构：34138 芜湖思诚知识产权代理有限公司

语　　种：中文

摘　　要：本发明公开了一种基于自然语言处理的全民社管任务分发方法，涉及智慧城市与电子政务领域，该方法包括以下主要步骤：(1)数据预处理；(2)分词操作；(3)采用贝叶斯算法对步骤1和步骤2进行模型训练，并得出贝叶斯分类器模型；(4)将上报信息进行分类，并分发到相关的部门进行处理，相关部门对分类的准确性做标记，并将标记和处理过程反馈到日志数据库中；(5)贝叶斯分类器的修正，全民社管的有效运用，对于增强市民自主管理意识，提升市民对政府服务的满意度，促进社会和谐稳定正在产生重大的意义。

主 权 项：1.一种基于自然语言处理的全民社管任务分发方法，其特征在于，该方法包括以下主要步骤：(1)数据预处理：用于抽取数字城管历史数据，对数据进行数据清洗、数据规则化处理，提高数据质量，同时也利于后续数据处理工作；(2)分词操作：用于对数字城管历史数据的案卷描述内容进行分词操作，同时对错别字、近义词做相对应的识别；(3)采用贝叶斯算法对步骤1和步骤2进行模型训练，并得出贝叶斯分类器模型；(4)将上报信息进行分类，并分发到相关的部门进行处理，相关部门对分类的准确性做标记，并将标记和处理过程反馈到日志数据库中；(5)贝叶斯分类器的修正：系统定期抽取数字城管历史记录和日志数据库中的反馈信息，贝叶斯分类器根据信息和记录进行离线学习和训练，并对其进行十折交叉学习，将新训练的贝叶斯模型与现在正在使用的模型进行准确性对比，若新的模型准确性高于现有模型，则进行模型更新。

关 键 词：贝叶斯分类器 自然语言处理 日志数据库  数据预处理  电子政务  模型训练  任务分发  上报信息  社会和谐  有效运用  政府服务 智慧城市  自主管理 贝叶斯 满意度  分类  分词  算法  分发  修正  反馈  

IPC专利分类号：G06Q50/26(20120101);G06F17/27(20060101);G06F16/35(20190101);G06K9/62(20060101)