【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基层治理，特别是涉及一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法。
技术介绍
1、基层治理是治理能力的重要体现。基层治理机构作为国家治理体系的重要组成部分，承担着落实政策、法规、制度的重要职责，基层治理中人工处理基层问题和事件时，存在一些弊端，这些弊端可能影响到治理的效率和效果，甚至可能加剧社会问题和矛盾的复杂性主要包括：
2、1.效率低下；层层分拨：在过去，基层治理事件的人工分拨往往需要经历“市-区-街道”等多级分拨过程，这不仅增加了流转环节，还延长了事件的处理时间；错误分拨：在事件领域众多的情况下，人工分拨容易出现错误，导致事件被分拨到不合适的处理部门或人员，进一步增加了处理难度和时间成本；
3、2.主观性强；判断偏差：人工分拨往往依赖于分拨人员的经验和主观判断，这种判断可能存在偏差，导致事件被误判或分拨不准确；不公平性：在某些情况下，人工分拨可能受到人为因素的影响，如关系、利益等，导致分拨结果的不公平；
4、3.资源浪费；人力资源浪费：由于人工分拨效率低下，可能需要更多的人力投入到分拨工作中，从而造成了人力资源的浪费；时间资源浪费：长时间的流转和等待不仅增加了事件处理的时间成本，还可能使一些紧急事件得不到及时处理，造成更大的损失；
5、4.技术局限性；难以应对大规模事件：在面对大规模、复杂的基层治理事件时，人工分拨可能难以及时、准确地处理所有事件；缺乏智能化支持：与智能分拨相比，人工分拨缺乏智能化技术的支持，难以实现对事件的快速识别、分类和分拨。
【技术保护点】
1.一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S1中，收集的基层事件数据包括但不限于事件描述、时间、地点、涉及人员；收集所述事件数据的渠道包括但不限于社交媒体、热线电话、政府网站。
3.根据权利要求2所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S1中，对数据进行预处理时包括对收集到的数据进行清洗，去除噪声、重复项，并进行格式化处理，确保数据的一致性和准确性。
4.根据权利要求3所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S2中，预训练的BERT模型包括BERT-Base、BERT-Large其中的一种；对其进行微调时，依据事件分类和关键词提取为任务作为调整策略。
5.根据权利要求4所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S2中进行模型评估时，通过交叉验证的方式评估微调后模型的性能，确保其在事件分类和分拨任务中的准确性和稳定性。
6.根据权利
7.根据权利要求6所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S3中进行分拨决策时，基于智能匹配的结果，自动生成分拨决策，包括指定处理部门、分配任务优先级。
8.根据权利要求7所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤S4中，评估分拨效果时，通过对比人工分拨和智能分拨的准确率、效率指标进行评估。
9.根据权利要求8所述的一种基于BERT的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，进行分拨决策时设计智能分拨系统的整体架构，包括数据输入层、模型处理层、结果输出层；数据输入层负责接收基层治理事件的数据输入；模型处理层利用BERT模型对事件进行分类处理；结果输出层则将分类结果以合适的方式呈现给用户或相关处理部门。
...【技术特征摘要】
1.一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤s1中，收集的基层事件数据包括但不限于事件描述、时间、地点、涉及人员；收集所述事件数据的渠道包括但不限于社交媒体、热线电话、政府网站。
3.根据权利要求2所述的一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤s1中，对数据进行预处理时包括对收集到的数据进行清洗，去除噪声、重复项，并进行格式化处理，确保数据的一致性和准确性。
4.根据权利要求3所述的一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤s2中，预训练的bert模型包括bert-base、bert-large其中的一种；对其进行微调时，依据事件分类和关键词提取为任务作为调整策略。
5.根据权利要求4所述的一种基于bert的基层治理事件智能分拨方法，其特征在于，步骤s2中进行模型评估时，通过交叉验证的方式评估微调后模型的性能，确保其在事件分类和分拨任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫淑杰，唐家佳，孙本龙，余展鹏，吴帅，康凯，彭梦阳，程昭娥，李木尘，
申请(专利权)人：重庆浪潮政务云管理运营有限公司，
类型：发明
国别省市：
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