text
stringlengths 0
18.7k
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303 27 425 52 193 76， 和5 76 呈285 757 6785 74 9 3) 18:
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73，263 73, 9 72，， 4146: 72，85 72。 215 72，56 71 二，
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71。， 六5 69， 565 ,68。，291 6B，195 67。，25 66。 55 65。，395 55，
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允5 的75363 20 的 区 的， 35362275 在二下 6 25
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6 13 69 15551169, ,6635 59，，575 59， 323 58，4735 58，，54:
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57 53 57，1692 56，，245 3255 635 虽 121 2，337 54， 168，
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53，48: 56，22: 56，66: 596，16: 56，51: 49，35: 49，28:
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48，44: 48，3: 47，39: 47，49: 45，43: 43，55: 41，65: 41，
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234 ,585 367 175 35，645 29 75 22 95 29坟
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图 11.热点问题数量以及索引字典
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3.3 问题 3 结果分析
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3.3.1 词向量化
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对于留言内容以及答复意见进行停用词去除之后，通过 jieba 分词将文本信
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息分别放入 word2vec 中进行训练，指点向量维度为80 ，上下滑动窗口为 2，
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低频词过滤设置为 0，即不过滤低频词。得到每个单词的词向量，并且将训练所
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得到的词向量保存以便后续调用，再通过词向量的平均值得到名向量，如下图
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12 所示:
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[array([86.16943664，8.16943664，68.16943664，8.16943664，
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8.16943664，
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86.16943664，6.16943664，6.16943664，6.16943664，
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86.16943664，
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86.16943664，6.16943664，6.16943664，6.16943664，
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86.16943664，
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86.16943664，86.16943664，6.16943664，6.16943664，
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8.16943664，
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图 12.句向量
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其中对于答复意见的分词来讲，前 10 个分词不放入模型进入训练，因为是
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官方回答的话术, 所有答复意见的开头都是使用的同一个话术, 因此对于该部分
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内容进行去除操作，避免影响词向量化的准确性。
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3.3.2 专家字昌
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通过对留言内容的分析 ，比如一些有转折性的词，或者一些特殊的术语，如
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果出现则说明其较为完整或可解释性较高, 对于这部分词不需要再放入模型中训
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练, 可以直接从上面已经保存的 word2vec 模型中调用该部分词的向量, 进而和
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句向量进行相似度计算。详情请见 three_dict.txt 。
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3.3.3 质量评价
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通过对答复意见和留言内容的相似度以及和专家字典的相似度求和，并且归
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一化得到答复意见的评价指标，归一化之后再将评价指标乘 100 倍，变为百分
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制, 在附件 4 最后一列填加答复意见质量评价标准，0~ 60 评价为标准，60~90
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评价为良好，90~ 100 评价为详细。效果如图 13 所示:
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答复意见
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车管理费，在业主大会结束月 201975710 14:56:53 |
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换填，且换填后还有三趟雨】 20197579 9:49:10 |
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引聘任教职工要依法签订劳
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岁以下《合) ，首次购房后| “20197579 9:49:42 |
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坡岭”的问题 。公交站点的
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于没有说明卫生较差的具体别 20197579 10:02:08 |
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人民政府办公室下发了《关
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:完成教学任务 ，但须征得和
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条当事人双方以及茨菇塘办于“2018/8/17 9:49:43 |
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.您拨打12345市长热线，可由。 20187877 9:13:42 |
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。二、厂房并没有加长，老| 201874716 11:33:45 |
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13.附件评价内容
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回复评价
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标准
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详细
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良好
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详细
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标准
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详细
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许细
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标准
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良好
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详细
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标准
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Subsets and Splits
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