[发明专利]一种政府政策解构方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种政府政策解构方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，确定需概括的关键性词句的平均词数；

步骤S20，获取政府网站出台的政策文本；

步骤S30，对获取到的政策文本进行分词处理，以使得所述政策文本被分解成若干个词；

步骤S40，从分解后的若干个词中找出作为需概括的关键性词句的第一顺位的词；

步骤S50，根据锁定的当前顺位的词从分解后的若干个词中找出与之匹配权重最高的词，并将该词锁定为需概括的关键性词句的下一顺位的词，此时该词成为需概括的关键性词句的当前顺位的词；

步骤S60，重复执行步骤S50，直至需概括的关键性词句的词数达到平均词数。

2.如权利要求1所述的政府政策解构方法，其特征在于，在步骤S10中，所述确定需概括的关键性词句的平均词数，包括以下步骤：

步骤S11，获取历史数据库中所有的关键性词句；

步骤S12，对每一关键性词句的词数进行分词处理，使得每一关键性词句被分解成若干个词；

步骤S13，对分词处理后的每一关键性词句的词数进行统计，并对统计后的数据进行平均计算处理，计算所得到的数值为需概括的关键性词句的平均词数。

3.如权利要求1所述的政府政策解构方法，其特征在于，在步骤S30中，所述对获取到的政策文本进行分词处理，包括以下步骤：

步骤S31，对获取到的政策文本进行分段处理，使得所述政策文本被分解成若干个段落；

步骤S32，对分解后的每一个段落进行分句处理，使得每一个段落被分解成若干个句子；

步骤S33，对分解后的每一个句子进行分词处理，使得每一个句子被分解成若干个词。

4.如权利要求1所述的政府政策解构方法，其特征在于，在步骤S40中，所述从分解后的若干个词中找出作为需概括的关键性词句的第一顺位的词，包括以下步骤：

步骤S41，从词顺序库内找出第一顺位的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则进入步骤S42，若匹配失败，则进入步骤S43；

步骤S42，将匹配到的词锁定为需概括的关键性词句的第一顺位的词；

步骤S43，从近义词库内找出与从词顺序库内找出的当前顺位的词的近义词，并将该近义词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则返回步骤S42，若匹配失败，则进入步骤S44；

步骤S44，从词顺序库内找出当前顺位的下一顺位的词，此时该词成为当前顺位的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则返回步骤S42，若匹配失败，则返回步骤S43。

5.如权利要求1所述的政府政策解构方法，其特征在于，在步骤S50中，所述根据锁定的当前顺位的词从分解后的若干个词中找出与之匹配权重最高的词，并将该词锁定为需概括的关键性词句的下一顺位的词，包括以下步骤，

步骤S51，根据锁定的当前顺位的词从神经元库内找出与之匹配权重最高的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则进入步骤S52，若匹配失败，则进入步骤S53；

步骤S52，将匹配到的词锁定为需概括的关键性词句的下一顺位的词；

步骤S53，降低匹配权重，并根据锁定的当前顺位的词从神经元库内找出与之降低后的匹配权重对应的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则返回步骤S52，若匹配失败，则进入步骤S54；

步骤S54，从词顺序库内找出当前顺位的下一顺位的词，此时该词成为当前顺位的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则进入返回步骤S52，若匹配失败，则进入步骤S55；

步骤S55，从近义词库内找出与从词顺序库内找出的当前顺位的词的近义词，并将该近义词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则返回步骤S52，若匹配失败，则进入步骤S56；

步骤S56，从词顺序库内找出当前顺位的下一顺位的词，并将该词与分解后的若干个词进行逐一匹配，若匹配成功，则返回步骤S52，若匹配失败，则返回步骤S54。