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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及工单分类技术领域，具体涉及一种融合知识图谱的政务热线工单分类方法及系统。本发明的方法包括：预训练S‑BERT模型；引入ConceptNet知识图谱计算知识图谱嵌入矩阵P；结合预训练的S‑BERT模型、知识图谱嵌入矩阵P，基于政务热线工单数据集计算出投影矩阵Q；基于投影矩阵Q，计算标签分类以完成政务热线工单数据集X与标签集合Y的匹配。本发明可以提高政务热线工单分类准确性和效率，有望在实际中得到应用和推广。本发明解决了现有政务热线工单分类方法不能有效应对工单内容上的变化而导致分类效率、准确性不高的问题。
主权项：1.一种融合知识图谱的政务热线工单分类方法，其特征在于，其用于将政务热线工单数据集X与标签集合Y进行匹配；其中，政务热线工单数据集X包括N条待分类的政务热线工单；X＝[x1,...,xn,...,xN]；xn表示第n条待分类的政务热线工单，n∈[1,N]；标签集合Y包括M个待匹配的部门标签；Y＝[y1,...,ym,...,yM]；ym表示第m个待匹配的部门标签，m∈[1,M]；所述融合知识图谱的政务热线工单分类方法包括以下步骤：步骤一，获取S-BERT模型，并使用包含中文文本的语料库对S-BERT模型预训练得到模型参数集合θ，从而得到预训练后的S-BERT模型fθ；步骤二，获取ConceptNet知识图谱，并结合word2vec模型的字词嵌入表示计算得到知识图谱嵌入矩阵P；步骤三，获取xn包含的文本内容，并使用令牌化器Tokenizer将其拆分为Pn个字词；遍历x1到xN，共得到Z个字词；其中，步骤四，计算Z个字词的TF-IDF值，并选取值大小处于前列的字词组成字词集Vn；步骤五，基于Vn、P计算出Vn的知识图谱嵌入表示基于Vn、fθ计算出Vn的S-BERT嵌入表示fθVn，再基于PVn、fθVn计算出投影矩阵Q；步骤六，计算xn匹配的部门标签遍历x1到xN，完成政务热线工单数据集X与标签集合Y的匹配；其中，
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百度查询： 安徽大学 一种融合知识图谱的政务热线工单分类方法及系统
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