智能政务文本挖掘：原理与工程应用实例

"《智能政务中的文本挖掘：原理、实现与应用》是2020年泰迪杯C题的论文，主要聚焦在信息技术领域，特别是在文本挖掘这一关键技术在政府智能管理中的应用。论文详细探讨了文本挖掘中的几个核心概念和方法。 首先，文本分类是论文的核心内容，作者采用二元语法（2-gram），这是一种基于统计的语言模型，它将文本划分为连续的词语对，以便分析词语之间的关联性和上下文信息。结合词袋模型（bag-of-words model），这种方法忽略了词序，仅关注词频，这有助于处理大规模文本数据。通过卡方检验（chi-square test），作者评估不同特征与类别之间的关联强度，从而训练机器学习模型，实现文本的自动分类。 其次，论文关注热点问题的挖掘。作者运用DBSCAN聚类算法，通过对用户留言的相似性分析，将它们归类成不同的主题或热点。通过统计留言的点赞数、反对数和时间跨度等指标，能够识别出最受关注的问题，这对于政策制定和公众服务具有重要意义。 为了评估回复质量，论文引入了词向量技术，这是一种将词语映射到高维空间的数学表示，便于计算词语之间的语义相似性。结合关键句提取算法，作者度量了答复与原问题之间的相关性，确保答复的有效性和针对性。同时，通过二元语法与字典匹配，论文还考虑了答复的局部整体性和可读性，这两者共同决定了回复的质量评价标准。 值得注意的是，为了体现工程实践性，论文在介绍理论和算法后，还提供了底层优化实现的实例，展示了如何将这些高级技术应用于实际政务场景，提高效率和效果。关键词包括文本分类、机器学习、二元语法、词袋模型、文本聚类和词向量，这些都是论文研究的重点和支撑技术。 《智能政务中的文本挖掘：原理、实现与应用》是一篇深入探讨了文本挖掘在智能政府管理中应用的实证性论文，旨在为政府机构提供一种有效的工具和技术，以提升政务信息处理和公众服务的质量。"