（第八屆“泰迪杯”數據挖掘挑戰賽A題特等獎案例深度解析）

一、案例背景與核心挑戰

1.1 應用場景與行業痛點

隨著“互聯網+政務”的推進，網絡問政平臺成為政府與民眾溝通的重要渠道。某市問政平臺日均接收留言超5000條，涉及民生、環保、交通等20余類訴求。然而，傳統人工分類與處理模式存在以下問題：

• 效率瓶頸：人工標注員日均處理量僅200條，且需具備政策理解能力，響應延遲常超過48小時。

• 語義復雜性：留言文本包含方言、錯別字、情感傾向（如投訴/建議/咨詢），單一規則引擎分類準確率不足60%。

• 熱點挖掘困難：突發公共事件（如暴雨內澇）的留言難以實時聚類，導致應急響應滯后。

技術挑戰：

1. 文本多樣性：短文本占比70%（平均長度15字），長文本含多主題（如“小區停車難+綠化缺失”）。

2. 標注數據稀缺：已標注數據僅10萬條，且類別極度不平衡（高頻類“交通管理”占比30%，低頻類“文物保護”不足0.1%）。

3. 實時性要求：需在5秒內完成單條留言分類并推送至對應部門。

1.2 技術目標與評估指標

任務	技術指標	實現難點
文本分類（宏平均F1）	>0.92（基線模型0.78）	短文本語義稀疏性與類別歧義
主題聚類（輪廓系數）	>0.65（K-Means基線0.42）	多主題混合文本的表示學習
情感分析（準確率）	>88%（BERT微調基線85%）	隱式情感表達（如反諷）識別
系統吞吐量	>200條/秒（CPU集群）	模型輕量化與分布式計算優化

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二、數據工程：從原始文本到高質量特征表示

2.1 數據采集與預處理

數據來源：

• 問政平臺API：實時爬取留言文本、時間戳、用戶屬地等元數據。

• 歷史工單庫：包含已處理的10萬條標注數據（類別、處理部門、解決狀態）。

預處理流程：

1. 噪聲過濾：

   • 正則表達式去除URL、特殊符號。

     python

     import re  
     text = re.sub(r'http[s]?://\S+', '', text)  # 刪除URL  
     text = re.sub(r'[^\w\s\u4e00-\u9fff]', '', text)  # 刪除非中文字符和標點  

   • 基于規則庫（如廣告關鍵詞表）剔除垃圾信息。

2. 文本規范化：

   • 方言轉換：建立“方言-標準詞”映射表（如“粑耳朵”→“怕老婆”），覆蓋2000+方言詞。

   • 糾錯算法：基于編輯距離與語言模型（KenLM）修正錯別字。

     python

     from pycorrector import Corrector  
     corre