(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211185596.8 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 北京长河数智科技有限责任公司 地址 100071 北京市丰台区汽车博物馆西 路8号院3号楼7层70 5 申请人 山西长河科技股份有限公司 (72)发明人 张煇　杨勇　冯向阳　马小娴　 (74)专利代理 机构 北京法筑知识产权代理有限 公司 1610 0 专利代理师 沈建华 (51)Int.Cl. G06Q 10/10(2012.01) G06F 40/166(2020.01) G06F 40/295(2020.01) (54)发明名称 政务数据智能审核方法及装置 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 一种政务数 据智能审核方法及装置， 包括： 接收编辑员编辑 的待发布政务文本， 将所述待发布政务文本按照 语句结构执行拆分， 得到结构化政务词组， 将所 述结构化政务词组输入至命名实体识别模型得 到命名实体识别集， 对所述命名实体识别集执行 智能审核， 得到是否允许发布的审核结果。 本发 明可以解决过于依赖人工审核政务数据造成人 力资源浪费的问题。 权利要求书4页 说明书13页 附图2页 CN 115271686 A 2022.11.01 CN 115271686 A 1.一种政务数据智能审核方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 接收编辑员编辑的待发布政务文本， 将所述待发布政务文本按照语句结构执行拆分， 得到结构化政务词组； 将所述结构化政务词组输入至命名实体识别模型， 其中所述命名实体识别模型包括词 向量层、 第一特 征提取层、 第二特 征提取层 及命名识别预测层； 利用所述词向量层将结构化政务词组转为结构化政务向量集， 其中词向量层由 Word2Vec组成； 利用所述第 一特征提取层对结构化政务向量集执行第 一特征提取， 得到第 一政务矩阵 集； 利用所述第二特征提取层对第一政务矩阵集执行第二特征提取， 得到第二政务矩阵 集， 其中第二特 征提取方法为： 利用第二特征提取层中预先内置的三组权重矩阵， 依次与第 一政务矩阵集中每个第 一 政务矩阵执 行相乘， 得到对应的三组权 重政务矩阵； 将每个第一政务矩阵对应的三组权重政务矩阵执行自注意运算， 得到第二政务矩阵 集； 利用所述命名识别预测层预测第 二政务矩阵集中每个政务特征的命名实体， 得到命名 实体识别集； 对所述命名实体识别集执行智能审核， 得到是否允许发布的审核结果， 其中智能审核 包括： 接收预收集的禁止发布文本集， 其中禁止发布文本集中每个禁止发布文本均包括敏感 实体； 依次计算所述命名实体识别集中每 个命名实体在禁止发布文本集中的权 重； 当存在权重大于或等于阈值权重时的命名实体时， 表示审核未通过， 在所述待发布政 务文本中标记出权 重大于阈值权 重的命名实体， 以提醒编辑员重新 修改待发布政务文本； 直至不存在权重大于或等于阈值权重的命名实体时， 表示审核通过， 允许待发布政务 文本或完成修改的待发布政务文本执 行发布操作。 2.如权利要求1所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述将所述待发布政务文 本按照语句结构执 行拆分， 得到结构化政务词组， 包括： 识别所述待发布政务文本的标点符号， 并基于所述识别的标点符号切分待发布政务文 本， 得到待发布政务语句； 基于分词模型对所述待发布政务语句执 行分词操作， 得到待发布政务词语； 去除待发布政务词语中的停用词， 得到所述结构化政务词组。 3.如权利要求1所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述命名实体识别模型识 别出的命名实体包括 五大类， 分别为： 政府部门名称实体、 公司名称实体、 农植物名称实体、 道路交通名称实体及产品名称实体。 4.如权利要求1所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述利用所述第 一特征提 取层对结构化政务向量 集执行第一特 征提取， 得到第一政务矩阵集， 包括： 按照结构化政务向量集中每个向量在待发布政务文本 中的文本顺序， 依次提取每个结 构化政务向量， 并执 行下述操作：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115271686 A 2其中， 表示 时刻输入至第一特征提取层的结构化政务向量， 为sigmod 激活函数， tanh为双曲正切激活函数， 分别表示 时刻的输入门、 忘记门、 输出门、 记忆细胞 的状态值， 表示不同控制门对应的权重矩阵， 表示不同控制门对应的偏置向量， 表示执行第一特征提取所产生的中间 状态值， 表示点乘运算， 表示与 对应的第一政务矩阵； 汇集所生成的所有第一政务矩阵， 得到所述第一政务矩阵集。 5.如权利要求1所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述利用第 二特征提取层 中预先内置的三组权重矩阵， 依 次与第一政务矩阵集中每个第一政务矩阵执行相乘， 得到 对应的三组权 重政务矩阵， 包括： 采用如下公式计算得到三组 其中， 表示第一政务矩阵集中第 个第一政务矩阵， 表示根据第 个第一政务矩阵 生成的问题矩阵， 表示根据第 个第一政务矩阵生成的搭配矩阵， 表示根据第 个第一 政务矩阵生成的信息矩阵， 问题矩阵、 搭配矩阵及信息矩阵统称三组权重政务矩阵， 分别为问题 矩阵、 搭配矩阵及信息矩阵的权 重矩阵。 6.如权利要求5所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述将每个第 一政务矩阵 对应的三组权 重政务矩阵执 行自注意 运算， 得到第二政务矩阵集， 包括： 依次计算每 个问题矩阵与其 他所有的搭配矩阵的乘积， 得到多组回答矩阵； 将多组回答矩阵与其 他所有的信息矩阵执 行相加， 得到所述第二政务矩阵集。 7.如权利要求6所述的政务数据智能审核方法， 其特征在于， 所述依次计算每个问题矩 阵与其他所有的搭配矩阵的乘积， 得到多组回答矩阵， 包括： 采用如下 方法计算得到每组回答矩阵： 其中， 表示第 个第一政务矩阵的问题矩阵与第 个第一政务矩阵的搭配矩阵的回 答矩阵， 表示第 个第一政务矩阵的搭配矩阵， 为第 个第一政务矩阵的问题矩阵的矩 阵维度。权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115271686 A 3