意图知识图谱的构建与应用

发布时间：2021-06-29 05:06

　　政府治理的效果评估是一个难题。没有很好的评估方法和评估体系,政府治理的效果就不能得到很好的保障。提出从自然语言问答的角度理解网民在政府治理话题中的意图,并通过构建意图知识图谱,关联语义等价的问题和意图。不同意图又通过实体的相互关联,支持意图的关联和对比。给出了意图知识图谱的定义、构建框架和政府治理场景的使用范例,展示了意图知识图谱是解决政府治理的效果评估问题的一种有效方法。在政府治理的场景中,利用意图知识图谱可以分析对比同一治理话题下不同治理主体之间的意图场,从而深入剖析特定治理主体在特定治理话题下的效果,并发现治理中存在的问题。 

【文章来源】：大数据. 2020,6(02)

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

意图知识图谱的构建框架

在市政服务的具体场景中,应用意图知识图谱可以更加高效地协助政府工作人员定位民众最关切、最亟待解决的问题,发现治理中存在的不足,从而及时满足民众的需求。图3展示了利用百度知道中与“深圳”“户口”相关的50条问题构建的意图知识图谱。可以清晰地看出,民众对于“深圳户口”的意图主要有“迁入”“迁出”“办理”“转移”“利弊”“市内迁移”6种,每个意图对应不同的实体,就“迁入”“迁出”来说,“深圳”与“北京”以及广东省的几个市之间存在相互关系。进一步,结合相关问题的个数,政策、地点等特定实体的出现次数、回答数、点赞量等,可以研究不同问题的热度,从而发现民众最关心和亟待解决的问题,发现政策中可能存在的漏洞,为政府高效性、针对性、智慧性地治理提供了便利。图3 与“深圳”“户口”相关的问题的意图知识图谱

图2与北京车牌摇号相关的意图知识图谱样例意图知识图谱抽取的本体包含类、关系、函数、公理和实例5种元素。在政务领域下,由政务问题抽取的本体的类包含地点、政策、意图和人员背景4个部分,本体之间的关系有上下位、施加动作、相似问题等,函数和公理则对类和关系进行约束,例如某些非区域性政策,政策与地区之间的关系不能被简单地刻画,因为不同地区可能会对政策有因地制宜的调整,从而产生完全不同的子图。

【参考文献】：
期刊论文
[1]人在回路的数据准备技术研究进展[J]. 范举,陈跃国,杜小勇.  大数据. 2019(06)



本文编号：3255793