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基于BERT改进模型对政务热点话题的挖掘

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  • 万方数据
本文针对智慧政务系统中文本挖掘应用问题,根据收集到的群众问政留言文本数据,运用Jieba分词、BERT模型、TF-IDF算法,关联规则建立模型,同时引入ATT-BiLSTM模型对BERT模型进行改进优化,建立了留言文本分类模型、热点话题挖掘模型.有效的实现了对文本数据的分类以及评价,从而得出实事热点话题.最后通过实例计算得到的结果表明,该模型算法具有良好的实用性,能得出较为准确的实时热点话题,对政府了解民意有针对性对解决问题有较大对参考价值.
Mining hot topics in government affairs based on the improved BERT model

董家慧子、胡智杰

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三峡大学 湖北宜昌 443002

计算机应用,BERT模型 TF-IDF算法 数据挖掘

2020

科学与财富
四川省科教兴川促进会

科学与财富

ISSN：1671-2226
年,卷(期)：2020.12(30)
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