【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，尤其是涉及一种基于深度学习的政务材料的标准化预测方法。
技术介绍
1、政府部门承担着广泛的职能，涉及法律、政策制定、社会福利、经济发展、卫生保健、教育、基础设施建设、环境保护等多个领域。在这些智能范围内，涉及到越来越多的办事事项，它涵盖了法律和司法事务、财政税收事务、教育事务、卫生医疗事务、社会保障事务、劳动就业事务、经济商业事务、环境和自然资源事务、城市规划事务、文化和娱乐事务、社区和居民事务、农业农村事务、旅游文化事务等。在这些事务中存在这许多事项流程。比如在房屋等建筑物、构筑物所有权登记事项中，会涉及到一系列的申请材料目录，包含了房屋等级所需要的材料名称。需要将这些原始材料名称映射为标准材料名称，标准材料主体、标准材料简称、标准材料说明以及适用情形。
2、由于传统的处理方法依靠人工从excel表中进行比对，找出其中标准材料名称，非常消耗人力、物力和财力，而且得不到准确的结果。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于深度学习的政务材料的标准化预测方...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的政务材料的标准化预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述预测方法包括对原始材料名称进行数据增强：
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述数据集包括，某一个行政区划中收集的原始材料名称，以及跨行政区划收集的原始材料名称。
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤S3中，输入政务材料名称标准化模型的原始材料名称连接一个任务描述。
5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，在步骤S3中，...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的政务材料的标准化预测方法，其特征在于，所述预测方法包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤s1中，所述预测方法包括对原始材料名称进行数据增强：
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤s1中，所述数据集包括，某一个行政区划中收集的原始材料名称，以及跨行政区划收集的原始材料名称。
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，在步骤s3中，输入政务材料名称标准化模型的原始材料名称连接一个任务描述。
5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，在步骤s3中，原始材料名称和原始材料名称连接的任务描述，以词嵌入向量输入政务材料名称标准化模型进行训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭大勇，
申请(专利权)人：上海通办信息服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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