[发明专利]一种基于数据联勤服务的政策解读方法

说明书

一种基于数据联勤服务的政策解读方法，涉及政策解读辅助科学决策技术领域。本发明的方法步骤为：1）元数据管理：把元数据经过数据标准化和规范化后保存到元数据管理系统中；2）数据融合：2.1）数据源管理，2.2）知识抽取，2.3）数据资源体系构建，2.4）应用服务资源构建；3）政策解读。同现有技术相比，本发明让用户的政策解读方式不再单一，而是借助大数据和语义识别等技术完成了数据资源社会化过程的三种形态演进，即“数据整合”“数据融合”和最后的“数据联勤”。构建出可直接服务于社会治理多目标决策的政务解读方案。本方案在传统政策解读的基础上，提供了数据分析支撑、应用分析支撑，使政策解读更科学、更全面。

技术领域

本发明涉及政策解读辅助科学决策技术领域，特别是基于数据联勤服务的政策解读方案。

背景技术

传统的政策解读通常是对当前政策的一个定性的解释与分析。我们的政策解读方案在融合了海量定性和定量数据的基础上对当前政策进行深度剖析。首先我们利用大数据技术广泛采集多元数据，然后对采集上来的半结构化和非结构化数据利用自然语言处理技术进行解构，结合命名识别技术对文档中的命名实体进行识别，建立政务知识图谱，包括政策、解读、批文、机构、地区、时间、关键字、摘要等。对于结构化的业务数据，我们则自动从数据中提取业务含义形成业务数据模型。最后结合知识图谱和业务数据模型来综合辅助政府人员对政策进行深度分析，从而辅助指导后续工作任务的部署。

目前市面上流行的政策解读应用，主要包含下面几方面的功能：

1、政策数据及关系的呈现。对解构出的政策数据以及数据间的关系，用图的方式进行呈现，使用户更易理解政策内容；并可基于知识图谱，以图中的数据为中心，进一步扩展数据关系，帮助用户进行更深层次的分析；

2、政策数据以及关系的筛选。可对政策文档解析出数据及其关系数据，按关联本体、关系和步长等筛选条件进行筛选，满足用户个性化的查询要求；

3、政策相关知识的推荐。根据解构出的政策知识，运用一些机器学习等算法，推荐政策相关的知识，帮助进一步理解政策内容。

上述这些政策解读的应用，主要是对解构出的政策解读内容进行可视化呈现，基于图谱支持用户的进一步分析，并推荐相关的政策知识等。虽然满足了用户基于知识图谱分析解读政策的基本要求，但是缺乏更深层次的分析，因为政策文件的内容，除了解构出的知识外，还包括相关的数据资源，分析应用服务资源等。

现有的基于知识图谱的政策解读，没有把政策相关的各种数据资源进行关联分析，只是把政策相关的解构内容按照图谱的形式进行呈现。虽然政策文档中知识间的关系，也可以清晰的呈现，但是对于知识的前因后果，并没有进行更详细的分析。而在政策解读的应用中，对于政策内容知识间的关系呈现虽然很重要，但是关联各种数据资源对知识的前因后果等的深度分析也同等重要，能够辅助用户更深层地对政策内容进行分析，对政策进行更透彻的理解，从而辅助其更科学的决策。因此现有的政策解读应用的分析内容明显有限。

发明内容

针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的是提供一种基于数据联勤服务的政策解读方法。它基于解构出的政策知识，并与相关的数据资源、应用服务资源等相结合，对政策进行多方位、更深层次的解读。

为了达到上述发明目的，本发明的技术方案以如下方式实现：

一种基于数据联勤服务的政策解读方法，它是在统一元数据管理体系的基础上，构建以元数据为基础的命名实体字典库、以元数据为基础的数据资源体系、以元数据为基础的应用服务资源，以政策知识图谱为中心，与数据资源体系、应用服务资源相结合进行政策分析的政策解读方式。具体方法为：

1）元数据管理：

进行元数据的设计，即把元数据经过数据标准化和规范化后保存到元数据管理系统中；从数据来源和数据实际业务含义两个层面将数据进行融合关联；