基于机器学习的网上问政文本分类方法

随着信息技术的发展,政务服务的水平也得到了提升,各级政府部门都开通了网上问政服务,留下了大量的群众留言,只通过后台人工对留言进行分类,效率低下,费时费力。本文提出基于机器学习的方法,对网上问政的文本进行分类,利用自然语言处理的技术对文本进行合理的预处理操作,利用词向量工具Word2vec将文本表示成向量的形式,通过机器学习算法支持向量机(SVM)的方法进行文本分类。实验表明,在基于机器学习的文本分类中,经过预处理和词向量模型表示后的文本,使用SVM分类方法对网上问政文本进行所属机构类别取得了90%以上的准确率。

网络问政发展现状及建议——以中安在线“网上问政”为例

互联网时代,网络在信息传递、信息整合中发挥着重要作用。网络问政是我国电子政务实践中的创新形式,作为信息时代的新产物,网络问政以其方便性、及时性、互动性、开放性等特征,逐步得到广大网民的认可。本文以中安在线网站网上问政平台为例,探析网络问政在联接政府部门与民众中所起的积极作用,并提出相应改进意见力图使平台在政府管理创新、公共政策制定、民主政治建设等方面发挥更加积极的影响。

架起党和政府与百姓的“连心桥”——十堰日报传媒集团“网上问政”栏目发展纪实

全媒体时代,受众的自我主体意识增强,参与新闻事件的热情更加高涨。十堰日报传媒集团打造政府网"网上问政"栏目,在推进全市社会治理、改善民生、服务群众等方面发挥了重要作用,被群众称为24小时不下班的"网上信访局"。

“最多跑一次”政务服务平台实践5年的活样本

萧山网络问政平台开通已5年,经过5年运营,已经从制度上、技术上、服务上形成一套成熟的机制,成为萧山网对外服务的优质产品,也成为萧山实践"最多跑一次"的活样本,同时也是媒体成功转型,实现融合发展的典型范例。