【摘 要】
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针对全省信访案件不断增多、带给信访工作人员重复处理案件及处理效率问题，提出了基于自然语言处理技术，使用K-Means、Classifi cation等算法进行回归、分类和聚类分析为全省信访案件提供分析。首先，使用斯坦福大学自然语言中文处理模型包分析来访案件内容，根据案件多维度信息进行相似度分析和领域分类，然后，业务数据存储使用了国产的人大金仓数据库，使用ECharts生成多种可视化分析报表，最后，
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针对全省信访案件不断增多、带给信访工作人员重复处理案件及处理效率问题，提出了基于自然语言处理技术，使用K-Means、Classifi cation等算法进行回归、分类和聚类分析为全省信访案件提供分析。首先，使用斯坦福大学自然语言中文处理模型包分析来访案件内容，根据案件多维度信息进行相似度分析和领域分类，然后，业务数据存储使用了国产的人大金仓数据库，使用ECharts生成多种可视化分析报表，最后，系统部署涉及的环境使用了全国产信创产品，以保证关键领域的全面安全。结果表明，系统上线后缩小了案件处理周期，提高了信访工作的工作质量和效率，提升了社会对政府信访工作的满意度，推动和促进了全省信访工作的信息化发展。
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