[发明专利]一种基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法

说明书

本发明涉及一种基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法，采用了自然语言处理与深度学习的方法，对政策文本数据进行分词、主题词提取，并基于知识图谱的展示方式，绘制各个政策之间的相关性；本发明提供的基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法解析了政策文本数据的潜在相关性，展现了政策文本数据的内在关系。

技术领域

本发明属于自然语言处理技术及知识图谱领域，具体涉及一种基于深度学习的政策专题词挖掘及主题词联想的基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法。

背景技术

当前，各级政府、各条线部门制定了诸多的政策，这些政策文本之间可能存在内化的相关性，如：不同层级的政府部门对于某特定事件、某特定政策对象颁布的一系列政策，这一系列政策之间可能存在着某种极强的相关性。这种隐藏在政策之间的相关性无法通过阅读和理解知悉。因此，需要采用一种基于政策文本关系挖掘的交互式表达来展现政策文本的内在关系。

为了提取政策文本中的关键信息并体现政策文本之间的相关性，需要提供一种基于自然语言处理的政策关键信息提取方法，并基于知识图谱的展示方式，绘制各个政策之间的相关性。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法。

本发明的基于交互式图结构的政策文本关系的挖掘与表达方法，包括以下步骤：

S1、利用网络爬虫技术获取政府发布的文本数据，并从中提取出政策文本；

S2、对所述步骤S1中提取出的政策文本进行各个政策专题的模糊搜索，对搜索出的目标政治文本标注上对应的政策专题；

S3、利用自然语言处理并提取各个政策专题相对应的目标政策文本中的目标主题词和/或目标主题短语，在目标主题词和/或目标主题短语上标注上相对应的目标政策文本，并将目标主题词和/或目标主题短语作为节点代表交互式图结构中的实体；

S4、如果有两个或者两个以上的实体出现在同一个目标政策文本中，则代表这两个或者两个以上的实体相关，并以实体关系代表实体之间的相关；

S5、通过交互式图结构展示目标政策文本的关联性，交互式图结构包括三个相互联动的模块：目标政策文本、实体和实体关系，交互式图结构用于联动性地展示目标政策文本、实体和实体关系。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S1中政府发布的文本包括国家、省、市和地级政府发布在政府信息公开栏中的文本数据。

在本发明提供的具体实施例中，可以通过所述步骤S2输出各个政策专题下的政策文本列表。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S3中的节点是在每一个所述目标政策文本中提取出的与其相对应的政策专题关联性强并且频次高的目标主题词和/目标主题短语。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S3中利用自然语言处理并提取各个政策专题相对应的目标政策文本中的目标主题词和/或目标主题短语后，设置阈值用于删除和过滤掉较长的目标主题词和/或目标主题短语。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S5中的交互式图结构可以联动性地展示与目标政策文本相关的实体及实体间的关系，实体关系的动态图可以展现各个政策专题下所有目标政策文本下的所有实体及实体关系，实体间的关系可以联动性地展示与该实体相关的目标政策列表。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S5中的政策文本交互式图结构将各个政策专题下的实体及实体关系的图结构元素动态性地展示在交互式图结构的中间位置。

在本发明提供的具体实施例中，所述步骤S5中的政策文本交互式图结构的一侧展示各个政策专题，以时间流的方式倒序性地展示各个政策专题，当选择一侧政策专题时，政策文本交互式图结构上与政策专题无关的实体将会被虚化。