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      基于多標簽分類模型的青島市社情民意的研究

      2022-03-19 23:48:15劉峰碩王志芳薛靖峰
      中國市場 2022年1期

      劉峰碩 王志芳 薛靖峰

      摘 要:文章爬取青島市領(lǐng)導留言板網(wǎng)站的居民留言進行分析,首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并建立多標簽分類模型,達到一級指標建立分類的目的;其次,利用F-score法對一級指標進行評價,得到一級指標的F分類均值為87.32%>85%,說明所建立的一級標簽分類模型質(zhì)量高,適用效果好;最后,針對青島市民意列出標簽,給政府相關(guān)部門提出建議,以此提高青島的建設(shè)水平。

      關(guān)鍵詞:社情民意;多標簽分類;Python

      中圖分類號:F293 ????文獻標識碼:A 文章編號:1005-6432(2022)01-0040-02

      DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2022.01.040

      1 引言

      在互聯(lián)網(wǎng)普及的今天,人們會在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表一些自己的看法和觀點,伴隨著網(wǎng)絡(luò)普及程度的逐漸深入,帶來的就是海量的文字量和信息量,人們習慣了用自己的閑暇時間去網(wǎng)上發(fā)布簡短的文字來表達自己的情緒和看法,這對自然語言處理的研究提供了更多豐富的研究內(nèi)容,也使得相關(guān)部門有了更多聽取民意的渠道。

      在此背景下,簡化居民的問題,并且在不與原來意思沖突的情況下進行分類,達到更快速、更準確的表達,能夠通過技術(shù)處理完成用戶評論情感分析及主題提取。一方面,可以讓政府更快了解居民的實際問題,以此來改進政府的應(yīng)對措施;另一方面,可以一定的標準,真實展現(xiàn)居民對政府部門工作的評價。

      2 模型的建立與求解

      2.1 居民留言一級標簽分類

      利用Python中的request庫,在青島市領(lǐng)導留言板網(wǎng)站(http://liuyan.people.com.cn)上,定位青島市的居民留言并爬取書記或者市長下面所有的居民留言內(nèi)容,使用request的get方法獲取相應(yīng)數(shù)據(jù),然后使用xpath解析數(shù)據(jù),獲得居民留言,保存到text中。

      在一級標簽分類的基礎(chǔ)上,利用Python留言信息用 jieba排序,并結(jié)合百度對青島建設(shè)、環(huán)境保護、交通運輸、教育文體、勞動和社會保障和商貿(mào)旅游7個指標的詞典,得出頻率最高的詞作為一級指標的描述詞,部分數(shù)據(jù)如表1所示。

      通過表1可知,青島建設(shè)中物業(yè)出現(xiàn)次數(shù)最多,共 1370次。環(huán)境保護中污染出現(xiàn)次數(shù)最多,共1356次。交通運輸中出租出現(xiàn)次數(shù)最多,共613次。體育文體中教育出現(xiàn)次數(shù)最多,共4348次。勞動和社會保障中勞動出現(xiàn)次數(shù)最多,共3256次。商貿(mào)旅游中電梯出現(xiàn)次數(shù)最多,共1009次。衛(wèi)生衛(wèi)計中醫(yī)院出現(xiàn)次數(shù)最多,共 2087次。

      2.2 F-score方法修正

      為了檢驗利用多標簽?zāi)P褪欠衲軠蚀_描述一級指標,借助F-score法,利用Python提取青島居民留言出現(xiàn)頻率最高的前100個詞匯作為樣本,求出7個一級指標的F值,帶入如下公式,求得F值。

      F=2PRP+R=2TP2TP+FP+FN

      文章將數(shù)據(jù)帶入上述公式,求出7個一級指標的F值,F(xiàn)值均大于85%,說明訓練模型能夠達到較好的訓練效果。

      借助Python,利用多分類標簽?zāi)P蛯?yōu)化后的數(shù)據(jù)調(diào)用jieba分詞,準確地利用詞匯描述出青島居民留言標簽。

      根據(jù)多標簽?zāi)P椭谐霈F(xiàn)頻數(shù)排序可以得出,青島建設(shè)可以用開發(fā)、業(yè)主、房屋、管理、居民等詞描述;環(huán)境保護可以用污染、排放、保護、污水、噪聲等詞描述;交通可以用出租、快遞、收費、郵政、車輛等;教育文體可以用教育、老師、小學等描述;勞動和社會保障可以用勞動、保險、企業(yè)、養(yǎng)老、勞動合同等描述;商貿(mào)旅游可以用電梯、價格、物業(yè)、景區(qū)、屠宰、服務(wù)等描述;衛(wèi)生衛(wèi)計可以用醫(yī)院、手術(shù)、子女、病人等描述。為整體反映青島市居民的意見,文章最終借助Python得出青島居民所有留言的詞云圖,如圖1所示。

      由圖1可知,部門、物業(yè)、開發(fā)商、解決、不接等詞十分明顯,根據(jù)上述標簽的歸類,說明居民在乎最多的是青島建設(shè)、教育文體等,符合實際情況。同時,由以上詞云圖所示內(nèi)容,可以為青島市的未來發(fā)展建設(shè)方向起到引導性作用。

      3 結(jié)論與建議

      綜上所述,通過標簽的歸類可知,居民在乎最多的是青島建設(shè)、教育文體。其一,青島應(yīng)該加強青島建設(shè),比如增加開發(fā)商、提高小區(qū)物業(yè)管理的效率、保障房屋的安全性、增加綠化面積,努力美化城市,青島建設(shè)方面居民最為關(guān)注的就是物業(yè)、投訴、房地產(chǎn)等問題,可以通過降低租金或者是增加優(yōu)惠,從而減輕居民的購房壓力和居住壓力。其二,青島應(yīng)該加強教育文體,除去住房問題最為關(guān)注的便是孩子的教育問題,比如教師的專業(yè)性水平、教師和家長之間的溝通、學校教育的及時性和管理性等,都應(yīng)該提升教育的質(zhì)量。在當下互聯(lián)網(wǎng)時代,應(yīng)注重教育的線上和線下結(jié)合的銜接性和互補性。在素質(zhì)教育的基礎(chǔ)上,青島教育要針對全體學生,并且注重學生的全面發(fā)展,培養(yǎng)學生的個性發(fā)展,提高學生的基礎(chǔ)知識和基本技能,為社會主義現(xiàn)代化服務(wù)。

      再好的留言分類也不及政府部門認真解決的態(tài)度,多聽群眾的“牢騷”和意見可以讓政府少犯錯誤。如果工作中存在令人不滿意的地方,必須要嚴加改正,積極回應(yīng)群眾。不斷改進調(diào)查的方式方法,樹立優(yōu)良作風,保護人民群眾的參與性,提高積極性、主動性。力求更多地獲取到那些被忽略掉的聲音、被遺忘的實情,時刻跟隨人民的腳步,抓住現(xiàn)實存在的問題,防范未來可能發(fā)生的問題,從根本上解決問題。

      關(guān)注群眾的情況,真正做到心系群眾,面對海量的居民留言,一定要沉得住心,切實解決群眾的各種問題,實際行動的效果遠遠大于言論。

      參考文獻:

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      [2]孫桂煌.基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的中文多標簽文本分類方法研究[J].齊齊哈爾大學學報(自然科學版),2020,36(6):39-43.

      [3]張寶華,朱思雨,呂曉琪,等.軟多標簽和深度特征融合的無監(jiān)督行人重識別[J].光電工程,2020,47(12):15-24.

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      [5]董婧.“兩會時間”開啟,為強省會匯聚民智民意[N].濟南日報,2021-01-12(A14).

      [基金項目]2020年度青島黃海學院大學生科技創(chuàng)新項目“基于MLL模型的青島市社情民意的研究”(項目編號:HHKJCX2051);2019年度國家級大學生創(chuàng)新訓練項目“基于指數(shù)平滑法的自動售貨機商務(wù)數(shù)據(jù)分析研究”(項目編號:201913320014)。

      [作者簡介]劉峰碩(2001—),男,漢族,山東棗莊人,就讀于青島黃海學院,研究方向:經(jīng)濟統(tǒng)計模型分析、計算機科學與技術(shù)。

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