泰迪杯特等奖案例学习资料：基于卷积神经网络与集成学习的网络问政平台留言文本挖掘与分析

（第八届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛A题特等奖案例深度解析）

一、案例背景与核心挑战

1.1 应用场景与行业痛点

随着“互联网+政务”的推进，网络问政平台成为政府与民众沟通的重要渠道。某市问政平台日均接收留言超5000条，涉及民生、环保、交通等20余类诉求。然而，传统人工分类与处理模式存在以下问题：

• 效率瓶颈：人工标注员日均处理量仅200条，且需具备政策理解能力，响应延迟常超过48小时。

• 语义复杂性：留言文本包含方言、错别字、情感倾向（如投诉/建议/咨询），单一规则引擎分类准确率不足60%。

• 热点挖掘困难：突发公共事件（如暴雨内涝）的留言难以实时聚类，导致应急响应滞后。

技术挑战：

1. 文本多样性：短文本占比70%（平均长度15字），长文本含多主题（如“小区停车难+绿化缺失”）。

2. 标注数据稀缺：已标注数据仅10万条，且类别极度不平衡（高频类“交通管理”占比30%，低频类“文物保护”不足0.1%）。

3. 实时性要求：需在5秒内完成单条留言分类并推送至对应部门。

1.2 技术目标与评估指标

二、数据工程：从原始文本到高质量特征表示

2.1 数据采集与预处理

数据来源：

• 问政平台API：实时爬取留言文本、时间戳、用户属地等元数据。

• 历史工单库：包含已处理的10万条标注数据（类别、处理部门、解决状态）。

预处理流程：

1. 噪声过滤：

   • 正则表达式去除URL、特殊符号。

     python

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

   • 基于规则库（如广告关键词表）剔除垃圾信息。

2. 文本规范化：

   • 方言转换：建立“方言-标准词”映射表（如“粑耳朵”→“怕老婆”），覆盖2000+方言词。

   • 纠错算法：基于编辑距离与语言模型（KenLM）修正错别字。

     python

     from pycorrector import Corrector  
     corre