基于多標簽分類模型的青島市社情民意的研究

劉峰碩 王志芳 薛靖峰

摘 要：文章爬取青島市領(lǐng)導留言板網(wǎng)站的居民留言進行分析，首先對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并建立多標簽分類模型，達到一級指標建立分類的目的;其次，利用F-score法對一級指標進行評價，得到一級指標的F分類均值為87.32%>85%，說明所建立的一級標簽分類模型質(zhì)量高，適用效果好;最后，針對青島市民意列出標簽，給政府相關(guān)部門提出建議，以此提高青島的建設(shè)水平。

關(guān)鍵詞：社情民意;多標簽分類;Python

中圖分類號：F293 ????文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）01-0040-02

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.01.040

1 引言

在互聯(lián)網(wǎng)普及的今天，人們會在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表一些自己的看法和觀點，伴隨著網(wǎng)絡(luò)普及程度的逐漸深入，帶來的就是海量的文字量和信息量，人們習慣了用自己的閑暇時間去網(wǎng)上發(fā)布簡短的文字來表達自己的情緒和看法，這對自然語言處理的研究提供了更多豐富的研究內(nèi)容，也使得相關(guān)部門有了更多聽取民意的渠道。

在此背景下，簡化居民的問題，并且在不與原來意思沖突的情況下進行分類，達到更快速、更準確的表達，能夠通過技術(shù)處理完成用戶評論情感分析及主題提取。一方面，可以讓政府更快了解居民的實際問題，以此來改進政府的應(yīng)對措施;另一方面，可以一定的標準，真實展現(xiàn)居民對政府部門工作的評價。

2 模型的建立與求解

2.1 居民留言一級標簽分類

利用Python中的request庫，在青島市領(lǐng)導留言板網(wǎng)站（http：//liuyan.people.com.cn）上，定位青島市的居民留言并爬取書記或者市長下面所有的居民留言內(nèi)容，使用request的get方法獲取相應(yīng)數(shù)據(jù)，然后使用xpath解析數(shù)據(jù)，獲得居民留言，保存到text中。

在一級標簽分類的基礎(chǔ)上，利用Python留言信息用 jieba排序，并結(jié)合百度對青島建設(shè)、環(huán)境保護、交通運輸、教育文體、勞動和社會保障和商貿(mào)旅游7個指標的詞典，得出頻率最高的詞作為一級指標的描述詞，部分數(shù)據(jù)如表1所示。

通過表1可知，青島建設(shè)中物業(yè)出現(xiàn)次數(shù)最多，共 1370次。環(huán)境保護中污染出現(xiàn)次數(shù)最多，共1356次。交通運輸中出租出現(xiàn)次數(shù)最多，共613次。體育文體中教育出現(xiàn)次數(shù)最多，共4348次。勞動和社會保障中勞動出現(xiàn)次數(shù)最多，共3256次。商貿(mào)旅游中電梯出現(xiàn)次數(shù)最多，共1009次。衛(wèi)生衛(wèi)計中醫(yī)院出現(xiàn)次數(shù)最多，共 2087次。

2.2 F-score方法修正

為了檢驗利用多標簽?zāi)Ｐ褪欠衲軠蚀_描述一級指標，借助F-score法，利用Python提取青島居民留言出現(xiàn)頻率最高的前100個詞匯作為樣本，求出7個一級指標的F值，帶入如下公式，求得F值。

F=2PRP+R=2TP2TP+FP+FN

文章將數(shù)據(jù)帶入上述公式，求出7個一級指標的F值，F(xiàn)值均大于85%，說明訓練模型能夠達到較好的訓練效果。

借助Python，利用多分類標簽?zāi)Ｐ蛯?yōu)化后的數(shù)據(jù)調(diào)用jieba分詞，準確地利用詞匯描述出青島居民留言標簽。

根據(jù)多標簽?zāi)Ｐ椭谐霈F(xiàn)頻數(shù)排序可以得出，青島建設(shè)可以用開發(fā)、業(yè)主、房屋、管理、居民等詞描述;環(huán)境保護可以用污染、排放、保護、污水、噪聲等詞描述;交通可以用出租、快遞、收費、郵政、車輛等;教育文體可以用教育、老師、小學等描述;勞動和社會保障可以用勞動、保險、企業(yè)、養(yǎng)老、勞動合同等描述;商貿(mào)旅游可以用電梯、價格、物業(yè)、景區(qū)、屠宰、服務(wù)等描述;衛(wèi)生衛(wèi)計可以用醫(yī)院、手術(shù)、子女、病人等描述。為整體反映青島市居民的意見，文章最終借助Python得出青島居民所有留言的詞云圖，如圖1所示。

由圖1可知，部門、物業(yè)、開發(fā)商、解決、不接等詞十分明顯，根據(jù)上述標簽的歸類，說明居民在乎最多的是青島建設(shè)、教育文體等，符合實際情況。同時，由以上詞云圖所示內(nèi)容，可以為青島市的未來發(fā)展建設(shè)方向起到引導性作用。

3 結(jié)論與建議

綜上所述，通過標簽的歸類可知，居民在乎最多的是青島建設(shè)、教育文體。其一，青島應(yīng)該加強青島建設(shè)，比如增加開發(fā)商、提高小區(qū)物業(yè)管理的效率、保障房屋的安全性、增加綠化面積，努力美化城市，青島建設(shè)方面居民最為關(guān)注的就是物業(yè)、投訴、房地產(chǎn)等問題，可以通過降低租金或者是增加優(yōu)惠，從而減輕居民的購房壓力和居住壓力。其二，青島應(yīng)該加強教育文體，除去住房問題最為關(guān)注的便是孩子的教育問題，比如教師的專業(yè)性水平、教師和家長之間的溝通、學校教育的及時性和管理性等，都應(yīng)該提升教育的質(zhì)量。在當下互聯(lián)網(wǎng)時代，應(yīng)注重教育的線上和線下結(jié)合的銜接性和互補性。在素質(zhì)教育的基礎(chǔ)上，青島教育要針對全體學生，并且注重學生的全面發(fā)展，培養(yǎng)學生的個性發(fā)展，提高學生的基礎(chǔ)知識和基本技能，為社會主義現(xiàn)代化服務(wù)。

再好的留言分類也不及政府部門認真解決的態(tài)度，多聽群眾的“牢騷”和意見可以讓政府少犯錯誤。如果工作中存在令人不滿意的地方，必須要嚴加改正，積極回應(yīng)群眾。不斷改進調(diào)查的方式方法，樹立優(yōu)良作風，保護人民群眾的參與性，提高積極性、主動性。力求更多地獲取到那些被忽略掉的聲音、被遺忘的實情，時刻跟隨人民的腳步，抓住現(xiàn)實存在的問題，防范未來可能發(fā)生的問題，從根本上解決問題。

關(guān)注群眾的情況，真正做到心系群眾，面對海量的居民留言，一定要沉得住心，切實解決群眾的各種問題，實際行動的效果遠遠大于言論。

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[基金項目]2020年度青島黃海學院大學生科技創(chuàng)新項目“基于MLL模型的青島市社情民意的研究”（項目編號：HHKJCX2051）;2019年度國家級大學生創(chuàng)新訓練項目“基于指數(shù)平滑法的自動售貨機商務(wù)數(shù)據(jù)分析研究”（項目編號：201913320014）。

[作者簡介]劉峰碩（2001—），男，漢族，山東棗莊人，就讀于青島黃海學院，研究方向：經(jīng)濟統(tǒng)計模型分析、計算機科學與技術(shù)。

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