CN117252560B - 政务信息化系统协助方法及其组件 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种政务信息化系统协助方法及其组件。所述方法包括：接收针对当前用户的政务文本定向输出指令，当政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整用户自由探索强度；确定目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；基于目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图；从已调整政务关联网络特征图中获取与文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；对目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征编解码得到多个目标维度的目标特征信息；基于文本结构信息和多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。上述方案能够保证政务智能交互过程中的响应效果。

Description

政务信息化系统协助方法及其组件
技术领域
本申请涉及网络技术领域，特别是涉及一种政务信息化系统协助方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着网络技术的发展，出现了智能交互的应用场景。这些场景中，电子设备通过网络模型分析用户的需求并进行响应，例如：基于用户在政务场景下的需求，执行相应的政务操作、做出相应的政务回答等。
然而，随着网络模型应用时间的增加，电子设备对用户需求的响应会越来越局限于其某一方面的偏好，导致响应效果过于同类化单一化，可靠性降低。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够保证政务智能交互过程中的响应效果的政务信息化系统协助方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种政务信息化系统协助方法，应用于部署有网络模型的电子设备，所述方法包括：
当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
在一可选实施例中，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息之前，还包括：
将正反馈利用率和负反馈利用率分别作为政务信息的特征分布的调整系数，结合用户自由探索强度构建得到政务偏好分布模型；
相应的，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息，包括：
基于所述当前用户的用户特征信息获取对应的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度；
将所获取的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度输入预先构建的政务偏好分布模型中，基于政务偏好分布模型的输出得到所述当前用户的政务偏好特征信息。
在一可选实施例中，所述对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息，包括：
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息；
利用第一特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到正向特征信息和逆向特征信息；
利用第二特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到多个目标维度的特征码；
基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息。
在一可选实施例中，所述第一特征解码器与所述第二特征解码器之间能够进行信息传输；
所述基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息，包括：
利用第一特征解码器输出的正向特征信息从第二特征解码器输出的多个目标维度的特征码中筛选出有效的特征码，再利用第一特征解码器输出的逆向特征信息对所述有效的特征码进行修正，以得到多个目标维度的目标特征信息。
在一可选实施例中，所述基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图之前，还包括：
访问政务关联因素管理模块的接口，得到以下至少一项关联维度的信息：会议维度、议程维度、教室使用维度、考试安排维度、预排课维度、学生成绩维度、学生考勤维度、宿管维度和教学资源维度；
以关联维度为节点，以两两关联维度的信息之间的紧密度为节点之间的关联度，构建得到政务关联网络特征图。
在一可选实施例中，接收针对当前用户的政务文本定向输出指令，包括：
通过用户交互接口接收用户交互文本，对所述用户交互文本进行关键词和文本结构分析以确定用户意图；
当确定用户意图为排课生成意图时，判定接收到针对当前用户的排课文本定向输出指令；
当确定用户意图为课程通知生成意图时，判定接收到针对当前用户的课程通知文本定向输出指令；
当确定用户意图为学生评语生成意图时，判定接收到针对当前用户的学生评语文本定向输出指令。
在一可选实施例中，所述获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，包括：
若接收到的是排课文本定向输出指令，以所述多个目标维度为分支以对应的目标特征信息为节点，构建多维度拓扑图；获取与所述文本类型信息对应的课程呈现模板，基于所述多维度拓扑图和所述课程呈现模板得到排课政务文本；其中，所述多个目标维度包括教师、学生、课程、课程时间段以及排课与否；
若接收到的是课程通知文本定向输出指令，获取与所述文本类型信息对应的通知文本重构模板；基于所述多个目标维度的目标特征信息得到排课通知因素；基于所述排课通知因素、所述通知文本重构模板进行文本重构，以生成课程通知政务文本；
若接收到的是学生评语文本定向输出指令，基于所述多个目标维度的目标特征信息确定与当前用户相匹配教师评语风格信息，获取与所述文本类型信息对应的评估文本结构；从所述政务关联网络特征图中获取当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度，基于当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度确定所述当前被评价学生的多个目标维度的目标特征信息，基于所述被评价学生的多个目标维度的目标特征信息生成所述当前被评价学生的评语因素；基于所述教师评语风格信息、所述评估文本结构和所述评语因素生成所述当前被评价学生的评语政务文本。
一种政务信息化系统协助装置，应用于部署有网络模型的电子设备，所述装置包括：
偏好特征获取模块，用于当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
探索强度调整模块，用于当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
特征图调整模块，用于基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
关联信息获取模块，用于从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
信息编解码模块，用于对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
政务文本输出模块，用于获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
上述政务信息化系统协助方法，在当前用户的政务偏好特征信息发生偏离时调整用户自由探索强度以恢复至预设的政务偏好特征状态，并基于恢复政务偏好特征状态时的目标用户自由探索强度确定目标政务关联网络调节因子，基于目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，能使得政务关联网络特征图具有更高的多样性，避免响应结果的同类性单一性；之后，从已调整的政务关联网络特征图中获取目标政务关联信息以及对应的节点关联度，通过特征编解码得到多个目标维度的目标特征信息；并基于文本结构信息和多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，通过特征的多维度整合分析能得到准确可靠的政务文本，保证政务智能交互过程中的响应效果。相应地，本申请提供的政务信息化系统协助装置、设备及存储介质，也同样具有上述技术效果。
附图说明
图1为一个实施例中政务信息化系统协助方法的流程示意图；
图2为一个实施例中排课表的示意图；
图3为一个实施例中政务信息化系统协助装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种政务信息化系统协助方法，本实施例应用于部署有网络模型的电子设备，该电子设备可以是终端设备，也可以是服务器，还可以是包括终端设备和服务器的系统，并通过终端设备和服务器的交互实现。其中，终端设备可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
本实施例中，该方法包括以下步骤：
S101，当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成。
其中，政务为与行政、教务、教学相关的各种事务。通过部署有网络模型的电子设备可以实现政务的电子化。政务文本定向输出指令指的是用于指示向当前用户定向生成政务文本的指令。该当前用户可以是登录电子设备特定应用程序的用户。该特定应用程序可以是政务管理软件等。当前用户可以是公职人员、公司职员、教师、学生、学校行政管理人员等政务人员。该电子设备可以是部署于某机关或学校的电子设备，可以与该机关或学校同一局域网中的其他电子设备通信，以获取相关的政务信息。政务偏好分布模型为生成机关或学校各个用户的政务偏好分布情况的模型，政务偏好可以是与政务相关的各种倾向性特征，例如：教师的教学风格，学生的兴趣爱好、选课倾向，学校的管理风格、文化，机关单位的管理规章等。在接收到政务文本定向输出指令时，电子设备可以针对性输出该当前用户的政务偏好特征信息，该政务偏好特征信息能够表征当前用户在当前时刻的政务偏好，将其与预设的政务偏好特征状态进行比对，可以评估当前用户的政务偏好是否出现异常，当偏离预设的政务偏好特征状态时判定出现异常，此时需要进行校正，而不是直接生成政务文本。
可选的，政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成。政务偏好分布模型可以是基于政务信息的特征分布、用户自由探索强度和用户特征信息预先训练的神经网络模型，当向该模型输入当前用户的用户特征信息时，该模型可以输出当前用户的政务偏好特征信息。
其中，政务信息的特征分布为机关或学校各种政务信息的特征分布，可以包括教师组织架构、学生组织架构、教师与课程之间的分布信息、教师与学生之间的教学关系、教师对学生的教学评价、学生与课程之间的分布信息等，同样的，也可以包括机关内部门、公职人员相对应的组织架构、人员关系等信息，在此不再赘述，政务信息的特征分布可以认为是基础政务偏好。用户自由探索强度为政务人员接收多方面信息的强度，比如：若学生1能积极学习其他院系的课程，而学生2仅学习本院系的课程，则认为学生1的用户自由探索强度高于学生2，用户自由探索强度可以用于评价拓展政务偏好。基础政务偏好和评价拓展政务偏好结合可以得到当前用户整体的政务偏好特征信息。
其中，文本类型信息可以为所需输出的政务文本的类型，该类型可以为排课文本、课程通知文本、政务通知文本（如停课通知文本、行政通知文本）、学生评语文本、论文文本、公文文本等等。
S102，当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子。
可选的，在确定政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整用户自由探索强度，并基于调整后的用户自由探索强度确定政务偏好分布模型的输出，在确定模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态时可以停止调整用户自由探索强度，将此时的用户自由探索强度确定为目标用户自由探索强度。
之后基于目标用户自由探索强度确定目标政务关联网络调节因子。其中，电子设备预先配置有用户自由探索强度和政务关联网络调节因子之间的映射关系，该映射关系可以通过键值对的方式存储在电子设备的存储空间中。其中，政务关联网络调节因子为用于调节政务关联网络特征图的因子，具体可以是用于调节政务关联网络特征图的节点之间的关联度。
具体的，可以基于接收政务文本定向输出指令时模型的用户自由探索强度（称为初始用户自由探索强度）与目标用户自由探索强度之间的关系来确定政务关联网络调节因子。政务关联网络调节因子可以与该关系呈正相关关系。例如，当该关系为目标用户自由探索强度高于初始用户自由探索强度时，需要强化政务关联网络特征图各节点之间的关联度，则对应的目标政务关联网络调节因子相对于初始的政务关联网络调节因子需要更高。另外，目标政务关联网络调节因子可以唯一也可以不唯一。即，政务关联网络特征图各节点之间的关联度可以通过统一的目标政务关联网络调节因子来调节，也可以通过不同的目标政务关联网络调节因子来调节，例如，当目标用户自由探索强度高于初始用户自由探索强度时，可以通过目标政务关联网络调节因子将强关联的节点之间的关联度降低，同时，可以通过目标政务关联网络调节因子将弱关联的节点之间的关联度提高，进而可以使得当前用户更多地收到非直接关联的节点的影响，提高其对各种输入的响应多样性，避免输出的单一性。
S103，基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系。
其中，政务关联因素管理模块可以为机关或学校预先配置的各类政务管理软件，其中包含各种维度的信息。电子设备可以通过访问这些软件获取到对应维度的信息，基于这些维度整合得到节点，同时，各个维度的信息之间的紧密度作为节点之间的关联度，据此可以构建政务关联网络特征图。政务关联因素管理模块中的多个关联维度可以包括：教师姓名、学生姓名、职员信息、职位信息、课程、课程时间段、排课信息、教学资源、时刻表、考勤时间点、出勤信息、岗位职责等。
可选的，可以对各个软件对应的维度进行去重处理之后，剩下的维度直接作为节点，也可以对这些维度进行整合（例如：相似的维度整合为一个节点），将整合后得到的维度作为节点。即，维度与节点可以是一对一也可以是多对一的关系。
各关联维度的信息为对应维度下的各种相关描述。以排课信息为例，该关联维度的信息可以为某一课程时间段的固定课程、教师不排课、教师排课等信息。具体举例如下：
“1、星期一下午第九节不排以下老师的课：
高一：赵XX，钱XX
高二：孙XX
高三：李XX
2、星期五第八节统一是班会课，第五节全是自习课。
3、语言数学英语每周一次连排课，因为5天有6节课。
4、星期一第一节课排如下老师的课：
高一：周XX，吴XX
高二：郑XX
高三：王XX”
基于上述信息可以提取出各个教师在各个课程时间段下是否上课，进而可以基于课程时间段标记出可上课和不可上课的老师，基于这些信息构建得到该维度下的政务关联网络特征图。进一步的，在获取到其他关联维度下的政务关联网络特征图后，对这些政务关联网络特征图进行关联度整合，构建得到完整的政务关联网络特征图。
S104，从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度。
具体的，可以从已调整政务关联网络特征图的节点和节点之间的关联度中获取与文本类型信息对应的节点和节点关联度，得到目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度。
例如：当文本类型信息为学生评语文本时，从已调整政务关联网络特征图的节点和节点之间的关联度中获取与学生行为好坏相关的成绩、考勤、奖励、劳动、同学沟通等对应的节点以及这些节点之间的关联度，作为目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度。
S105，对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息。
具体的，可以对目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合，例如可以进行聚类分析，之后进行编码得到对应的语义特征信息，然后通过与编码方式不同的方式对语义特征信息进行解码以得到不同于目标政务关联信息及对应的节点关联度的多个目标维度的目标特征信息。
其中，多个目标维度可以包括政务基础要求、政务风格、角色定位、用户画像等。这些维度可以在一定程度上反应当前用户对政务文本的倾向性选择。在某些实施例中，多个目标维度也可以包括教师、学生、公职人员、公司职员、课程、课程时间段、上班时间段、排课与否、排班与否等政务基础元素。相应的，目标特征信息为对应维度下的具体数值、特征值等。
整个过程相当于对目标政务关联信息及对应的节点关联度进行定向重整以得到所需的目标维度的目标特征信息。
S106，获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
不同的文本类型对应不同的文本结构，因此，在生成政务文本之前有必要基于文本类型信息确定对应的文本结构信息。该文本结构信息可以表征政务文本的文本结构，例如，文本开头应该包括哪些内容，文本主体应该包括哪几方面的陈述角度，文本结尾应该包括哪些内容。
具体的，可以基于文本结构信息搭建政务文本的架构，之后将多个目标维度的目标特征信息填充至该架构中，得到目标政务文本。所得到的目标政务文本融合了当前用户的倾向性选择，而该倾向性选择是基于用户自由探索强度调整过的，因此，该目标政务文本不仅能够充分反应当前用户的倾向性选择，也可以不会过于单一，而是具有更高的扩展性。
需要说明的是，文本结构信息也可以包括特定结构位置的套话，如，开头语、结束语等。在基于文本结构信息搭建政务文本的架构时，可以填充这些套话，得到政务文本的模板，之后将多个目标维度的目标特征信息按照一定的形式填充至该模板中，得到目标政务文本。
上述政务信息化系统协助方法中，在当前用户的政务偏好特征信息发生偏离时调整用户自由探索强度以恢复至预设的政务偏好特征状态，并基于恢复政务偏好特征状态时的目标用户自由探索强度确定目标政务关联网络调节因子，基于目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，能使得政务关联网络特征图具有更高的多样性，避免响应结果的单一性；之后，从已调整的政务关联网络特征图中获取目标政务关联信息以及对应的节点关联度，通过特征编解码得到多个目标维度的目标特征信息；并基于文本结构信息和多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，通过特征的多维度整合分析能得到准确可靠的政务文本，保证政务智能交互过程中的响应效果。
在一可选实施例中，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息之前，还包括：将正反馈利用率和负反馈利用率分别作为政务信息的特征分布的调整系数，结合用户自由探索强度构建得到政务偏好分布模型；相应的，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息，包括：基于所述当前用户的用户特征信息获取对应的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度；将所获取的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度输入预先构建的政务偏好分布模型中，基于政务偏好分布模型的输出得到所述当前用户的政务偏好特征信息。
其中，正反馈利用率和负反馈利用率可以分别为当前用户对各个政务信息的反馈。正反馈表示该用户对该政务信息具有更高的倾向性，负反馈表示该用户对该政务信息具有更低的倾向性。
可选的，将正反馈利用率和负反馈利用率分别作为政务信息的特征分布的调整系数进行乘积运算，之后可以将运算结果与用户自由探索强度相加，将该结果作为政务偏好分布模型的输出。
进一步的，政务偏好分布模型可以为：
政务偏好分布模型=正反馈利用率*政务信息的特征分布+负反馈利用率*政务信息的特征分布+用户自由探索强度。
基于当前用户的用户特征信息获取到对应的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度后，将这些信息输入预先构建的政务偏好分布模型中，就可以得到当前用户的政务偏好特征信息。
上述实施例中，基于政务信息的特征分布、正反馈利用率、负反馈利用率和用户自由探索强度构建得到政务偏好分布模型，该政务偏好分布模型能够结合正负反馈以及用户的自由探索强度从多个维度评估用户对于各种政务信息的偏好，得到的政务偏好特征信息具有较高的可靠性。
在一可选实施例中，所述对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息，包括：对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息；利用第一特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到正向特征信息和逆向特征信息；利用第二特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到多个目标维度的特征码；基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息。
在具体实施方式中，可以利用神经网络模型提取目标政务关联信息及对应的节点关联度的底层语义特征，底层语义特征包括姓名、性别、年龄、时刻表、考勤时间点、荣誉名称、级别信息、职位信息等基础信息；对底层语义特征进行特征融合和编码处理得到高层语义特征，作为前述语义特征信息。
在一可选实施例中，第一特征解码器与第二特征解码器可以为不同类型的解码器，能够从同一语义特征信息中解析出不同的特征信息。所述第一特征解码器与所述第二特征解码器之间能够进行信息传输；所述基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息，包括：利用第一特征解码器输出的正向特征信息从第二特征解码器输出的多个目标维度的特征码中筛选出有效的特征码，再利用第一特征解码器输出的逆向特征信息对所述有效的特征码进行修正，以得到多个目标维度的目标特征信息。
其中，一个目标维度的特征码可以是由若干层通道堆叠而成的，每一层通道可以理解为对应维度下的一种倾向，并且若干层通道中，只有一个通道内的特征码是有效的，而第一特征解码器输出的正向特征信息即可以实现从若干层通道中精准定位出该通道；其中，正向特征信息指的是网络输出的目标维度的特征码中，有效通道维度的索引值。因此，第一特征解码器与第二特征解码器之间会进行信息传输，即利用第一特征解码器输出的索引信息从第二特征解码器输出的目标维度的特征码中筛选出有效的特征码，再利用第一特征解码器输出的逆向特征信息对该有效的特征码进行修正，以得到多个目标维度的目标特征信息。即，第一解码器会输出索引信息，另一个解码器会输出多个目标维度的特征码，通过结合两个解码器，能够基于索引信息从多个目标维度的特征码中精准、快速地定位出有效的特征码，并过滤其余无效的特征码，提高了目标特征信息的精准度，也减少了数据计算量。
在一可选实施例中，所述基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图之前，还包括：访问政务关联因素管理模块的接口，得到以下至少一项关联维度的信息：会议维度、议程维度、教室使用维度、考试安排维度、预排课维度、学生成绩维度、学生考勤维度、宿管维度和教学资源维度；以关联维度为节点，以两两关联维度的信息之间的紧密度为节点之间的关联度，构建得到政务关联网络特征图。
可选的，政务关联因素管理模块可以包括以下至少一项模块软件：
奖状及证书管理系统软件，综合素质档案系统（师生家长填写量表，对学生的综合素质情况打分），学生异动模块软件，学生成长记录模块软件，选课管理模块软件，成绩系统，评教管理模块软件，学生评教模块软件，请假管理模块软件，宿舍管理模块软件，综合素质测评模块软件，探究式教学系统（需要产出结业报告，老师进行相关评语），科研管理系统，题课申报模块软件，会议管理模块软件，公文流转模块软件，办公申请模块软件，通知管理模块软件，会议管理模块软件，活动大赛应用系统，智慧巡查系统，调课代课模块软件，新生分班管理模块软件，考试系统，新高考走班排课模块软件，排课管理模块软件。
上述实施例中，电子设备通过访问政务关联因素管理模块的接口，可以获取到这些政务关联因素管理模块中的原始数据，对这些数据进行整合可以得到多个关联维度的信息，这些信息可以充分表征教师、学生以及学校各方面的情况，能够对所需的政务文本进行更可靠的描述，进而使得输出的目标政务文本具有较高的可靠性。
在一可选实施例中，接收针对当前用户的政务文本定向输出指令，包括：通过用户交互接口接收用户交互文本，对所述用户交互文本进行关键词和文本结构分析以确定用户意图；当确定用户意图为排课生成意图时，判定接收到针对当前用户的排课文本定向输出指令；当确定用户意图为课程通知生成意图时，判定接收到针对当前用户的课程通知文本定向输出指令；当确定用户意图为学生评语生成意图时，判定接收到针对当前用户的学生评语文本定向输出指令。
可选的，对用户交互文本进行关键词和文本结构分析以确定用户意图的实现过程可以为：获取用户交互文本；用户交互文本为在电子设备的交互界面中所录入的文本信息；由与用户交互文本相关联的目标文本模型（可以为神经网络模型）输出用户交互文本中的目标分词相关联的分词关联特征；将分词关联特征分别输入目标文本模型中的多个池化层，通过多个池化层分别对分词关联特征进行多池化处理，输出与多个池化层相关联的池化结果向量，根据与多个池化层相关联的池化结果向量，生成目标拼接向量信息；通过目标文本模型对目标拼接向量信息进行分类处理，得到与目标拼接向量信息相匹配的用户意图。
上述实施例中，基于与用户的交互生成对应的指令，不同的交互文本对应不同的指令，能够触发电子设备针对性完成不同的响应，进而输出可靠的政务文本。
在一可选实施例中，所述获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，包括：若接收到的是排课文本定向输出指令，以所述多个目标维度为分支以对应的目标特征信息为节点，构建多维度拓扑图；获取与所述文本类型信息对应的课程呈现模板，基于所述多维度拓扑图和所述课程呈现模板得到排课政务文本；其中，所述多个目标维度包括教师、学生、课程、课程时间段以及排课与否。
其中，所构建的多维度拓扑图可以是以教师、学生、课程、课程时间段以及排课与否为节点，并基于这些节点之间的关系构建得到关系拓扑图，该拓扑图能够表征教师或学生在什么课程时间段上什么课。据此，电子设备在获取到当前用户的身份标识之后，可以基于该多维度拓扑图获取其在各个上课时间段是否要上课，进而输出该当前用户的课表，进而基于课程呈现模板生成排课政务文本。所生成的排课政务文本可以以表格的形式呈现，如图2所示。
在一可选实施例中，所述获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，包括：若接收到的是课程通知文本定向输出指令，获取与所述文本类型信息对应的通知文本重构模板；基于所述多个目标维度的目标特征信息得到排课通知因素；基于所述排课通知因素、所述通知文本重构模板进行文本重构，以生成课程通知政务文本。
在某一课程时间段即将达到时，可以基于前述多维度拓扑图确定当前用户需要上的课程，基于课程通知模板生成面向该当前用户的上课通知。
在某些实施例中，课程通知文本定向输出指令也可以是通知停课的通知。例如，当用户交互文本为：“帮我写一个通知，9月8日，市发布了红色暴雨信息，通知全校今天停学不上课”。电子设备据此可以生成如下的停课通知政务文本：
“尊敬的全校师生和家长：
根据市气象局发布的最新通知，今天（9月8日）市内已发布红色暴雨信号。考虑到极端天气可能对校园和师生的安全产生影响，我校决定采取预防措施，全校师生今天停学不上课。
我们希望大家能够保持警惕，确保自身安全。请注意防范险情，尤其是避免涉水和靠近危险区域。一旦情况好转，我们会通知大家返回学校。
感谢大家的理解和合作。
祝愿大家平安无事！”
在一可选实施例中，所述获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，包括：若接收到的是学生评语文本定向输出指令，基于所述多个目标维度的目标特征信息确定与当前用户相匹配教师评语风格信息，获取与所述文本类型信息对应的评估文本结构；从所述政务关联网络特征图中获取当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度，基于当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度确定所述当前被评价学生的多个目标维度的目标特征信息，基于所述被评价学生的多个目标维度的目标特征信息生成所述当前被评价学生的评语因素；基于所述教师评语风格信息、所述评估文本结构和所述评语因素生成所述当前被评价学生的评语政务文本。
当前用户为对学生进行评价的教师，可以基于多个目标维度的目标特征信息确定与当前用户相匹配教师评语风格信息。当需要对当前被评价学生进行评价时，需要获取该被评价学生的相关信息进而生成具体的评语。因此，同样的，基于政务关联网络特征图获取到政务关联信息及对应的节点关联度，进而通过编解码得到多个目标维度的目标特征信息，基于多个目标维度的目标特征信息生成该被评价学生的评语因素。
需要说明的是，在获取当前被评价学生的政务关联信息及对应的节点关联度之前，也可以包括获取当前被评价学生的政务偏好特征信息并评估其是否偏离预设的政务偏好特征状态，在确定偏离预设的政务偏好特征状态时可以不对政务关联网络特征图进行调整，而是基于当前的用户自由探索强度生成评语因素，并将其整合到评语政务文本中。例如，当确定当前被评价学生的用户自由探索强度偏低时，生成如下评语：“学习多样性偏弱，可以多多跟其他同学交流、参加课外活动”。
上述实施例中，基于用户输入的用户交互文本确定用户意图，进而结合多个维度的目标特征信息和文本结构信息生成对应的目标政务文本，该目标政务文本不仅具有较高的针对性，而且具有较高的专业性，其可用性高，往往用户在获取到目标政务文本后，可以直接使用。
应该理解的是，虽然上述流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于与上述实施例中的政务信息化系统协助方法相同的思想，本发明还提供政务信息化系统协助装置，该装置可用于执行上述政务信息化系统协助方法。为了便于说明，政务信息化系统协助装置实施例的结构示意图中，仅仅示出了与本发明实施例相关的部分，本领域技术人员可以理解，图示结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种政务信息化系统协助装置，应用于部署有网络模型的电子设备，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括：
偏好特征获取模块301，用于当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
探索强度调整模块302，用于当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
特征图调整模块303，用于基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
关联信息获取模块304，用于从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
信息编解码模块305，用于对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
政务文本输出模块306，用于获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
上述政务信息化系统协助装置中，在当前用户的政务偏好特征信息发生偏离时调整用户自由探索强度以恢复至预设的政务偏好特征状态，并基于恢复政务偏好特征状态时的目标用户自由探索强度确定目标政务关联网络调节因子，基于目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，能使得政务关联网络特征图具有更高的多样性，避免响应结果的单一性；之后，从已调整的政务关联网络特征图中获取目标政务关联信息以及对应的节点关联度，通过特征编解码得到多个目标维度的目标特征信息；并基于文本结构信息和多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，通过特征的多维度整合分析能得到准确可靠的政务文本，保证政务智能交互过程中的响应效果。
在一可选实施例中，所述政务信息化系统协助装置，还包括：分布模型构建模块，用于将正反馈利用率和负反馈利用率分别作为政务信息的特征分布的调整系数，结合用户自由探索强度构建得到政务偏好分布模型；相应的，偏好特征获取模块，包括：模型信息获取子模块，用于基于所述当前用户的用户特征信息获取对应的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度；偏好特征输出子模块，用于将所获取的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度输入预先构建的政务偏好分布模型中，基于政务偏好分布模型的输出得到所述当前用户的政务偏好特征信息。
在一可选实施例中，信息编解码模块，包括：编码子模块，用于对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息；第一解码子模块，用于利用第一特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到正向特征信息和逆向特征信息；第二解码子模块，用于利用第二特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到多个目标维度的特征码；特征码整合子模块，用于基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息。
在一可选实施例中，所述第一特征解码器与所述第二特征解码器之间能够进行信息传输；特征码整合子模块，还用于利用第一特征解码器输出的正向特征信息从第二特征解码器输出的多个目标维度的特征码中筛选出有效的特征码，再利用第一特征解码器输出的逆向特征信息对所述有效的特征码进行修正，以得到多个目标维度的目标特征信息。
在一可选实施例中，政务信息化系统协助装置，还包括：关联维度信息获取模块，用于访问政务关联因素管理模块的接口，得到以下至少一项关联维度的信息：会议维度、议程维度、教室使用维度、考试安排维度、预排课维度、学生成绩维度、学生考勤维度、宿管维度和教学资源维度；特征图构建模块，用于以关联维度为节点，以两两关联维度的信息之间的紧密度为节点之间的关联度，构建得到政务关联网络特征图。
在一可选实施例中，偏好特征获取模块，包括：用户意图确定子模块，用于通过用户交互接口接收用户交互文本，对所述用户交互文本进行关键词和文本结构分析以确定用户意图；第一指令接收子模块，用于当确定用户意图为排课生成意图时，判定接收到针对当前用户的排课文本定向输出指令；第二指令接收子模块，用于当确定用户意图为课程通知生成意图时，判定接收到针对当前用户的课程通知文本定向输出指令；第三指令接收子模块，用于当确定用户意图为学生评语生成意图时，判定接收到针对当前用户的学生评语文本定向输出指令。
在一可选实施例中，政务文本输出模块，包括：排课政务文本输出子模块，用于若接收到的是排课文本定向输出指令，以所述多个目标维度为分支以对应的目标特征信息为节点，构建多维度拓扑图；获取与所述文本类型信息对应的课程呈现模板，基于所述多维度拓扑图和所述课程呈现模板得到排课政务文本；其中，所述多个目标维度包括教师、学生、课程、课程时间段以及排课与否；课程通知政务文本输出子模块，用于若接收到的是课程通知文本定向输出指令，获取与所述文本类型信息对应的通知文本重构模板；基于所述多个目标维度的目标特征信息得到排课通知因素；基于所述排课通知因素、所述通知文本重构模板进行文本重构，以生成课程通知政务文本；评语政务文本输出子模块，用于若接收到的是学生评语文本定向输出指令，基于所述多个目标维度的目标特征信息确定与当前用户相匹配教师评语风格信息，获取与所述文本类型信息对应的评估文本结构；从所述政务关联网络特征图中获取当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度，基于当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度确定所述当前被评价学生的多个目标维度的目标特征信息，基于所述被评价学生的多个目标维度的目标特征信息生成所述当前被评价学生的评语因素；基于所述教师评语风格信息、所述评估文本结构和所述评语因素生成所述当前被评价学生的评语政务文本。
1关于政务信息化系统协助装置的具体限定可以参见上文中对于政务信息化系统协助方法的限定，在此不再赘述。上述政务信息化系统协助装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种政务信息化系统协助方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种政务信息化系统协助方法，其特征在于，应用于部署有网络模型的电子设备，所述方法包括：
当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息之前，还包括：
将正反馈利用率和负反馈利用率分别作为政务信息的特征分布的调整系数，结合用户自由探索强度构建得到政务偏好分布模型；
相应的，所述获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息，包括：
基于所述当前用户的用户特征信息获取对应的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度；
将所获取的正反馈利用率、负反馈利用率以及用户自由探索强度输入预先构建的政务偏好分布模型中，基于政务偏好分布模型的输出得到所述当前用户的政务偏好特征信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息，包括：
对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息；
利用第一特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到正向特征信息和逆向特征信息；
利用第二特征解码器对所述语义特征信息进行解码得到多个目标维度的特征码；
基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一特征解码器与所述第二特征解码器之间能够进行信息传输；
所述基于所述正向特征信息和所述逆向特征信息对所述多个目标维度的特征码进行整合，以得到多个目标维度的目标特征信息，包括：
利用第一特征解码器输出的正向特征信息从第二特征解码器输出的多个目标维度的特征码中筛选出有效的特征码，再利用第一特征解码器输出的逆向特征信息对所述有效的特征码进行修正，以得到多个目标维度的目标特征信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图之前，还包括：
访问政务关联因素管理模块的接口，得到以下至少一项关联维度的信息：会议维度、议程维度、教室使用维度、考试安排维度、预排课维度、学生成绩维度、学生考勤维度、宿管维度和教学资源维度；
以关联维度为节点，以两两关联维度的信息之间的紧密度为节点之间的关联度，构建得到政务关联网络特征图。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，接收针对当前用户的政务文本定向输出指令，包括：
通过用户交互接口接收用户交互文本，对所述用户交互文本进行关键词和文本结构分析以确定用户意图；
当确定用户意图为排课生成意图时，判定接收到针对当前用户的排课文本定向输出指令；
当确定用户意图为课程通知生成意图时，判定接收到针对当前用户的课程通知文本定向输出指令；
当确定用户意图为学生评语生成意图时，判定接收到针对当前用户的学生评语文本定向输出指令。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本，包括：
若接收到的是排课文本定向输出指令，以所述多个目标维度为分支以对应的目标特征信息为节点，构建多维度拓扑图；获取与所述文本类型信息对应的课程呈现模板，基于所述多维度拓扑图和所述课程呈现模板得到排课政务文本；其中，所述多个目标维度包括教师、学生、课程、课程时间段以及排课与否；
若接收到的是课程通知文本定向输出指令，获取与所述文本类型信息对应的通知文本重构模板；基于所述多个目标维度的目标特征信息得到排课通知因素；基于所述排课通知因素、所述通知文本重构模板进行文本重构，以生成课程通知政务文本；
若接收到的是学生评语文本定向输出指令，基于所述多个目标维度的目标特征信息确定与当前用户相匹配教师评语风格信息，获取与所述文本类型信息对应的评估文本结构；从所述政务关联网络特征图中获取当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度，基于当前被评价学生的政务关联信息及节点关联度确定所述当前被评价学生的多个目标维度的目标特征信息，基于所述被评价学生的多个目标维度的目标特征信息生成所述当前被评价学生的评语因素；基于所述教师评语风格信息、所述评估文本结构和所述评语因素生成所述当前被评价学生的评语政务文本。
8.一种政务信息化系统协助装置，其特征在于，应用于部署有网络模型的电子设备，所述装置包括：
偏好特征获取模块，用于当接收到针对当前用户的政务文本定向输出指令时，获取政务偏好分布模型实时输出的所述当前用户的政务偏好特征信息；其中，所述政务文本定向输出指令携带文本类型信息；所述政务偏好分布模型基于政务信息的特征分布和用户自由探索强度构建而成；
探索强度调整模块，用于当所述政务偏好特征信息偏离预设的政务偏好特征状态时，调整所述用户自由探索强度；若所述用户自由探索强度调整至目标用户自由探索强度时，所述政务偏好分布模型输出的政务偏好特征信息恢复至预设的政务偏好特征状态，则基于预先确定的映射关系确定所述目标用户自由探索强度对应的目标政务关联网络调节因子；
特征图调整模块，用于基于所述目标政务关联网络调节因子调整政务关联网络特征图中节点之间的关联度，得到已调整政务关联网络特征图；所述政务关联网络特征图基于政务关联因素管理模块中多个关联维度的信息构建而成，所述多个关联维度与所述政务关联网络特征图中的节点存在对应关系；
关联信息获取模块，用于从所述已调整政务关联网络特征图中获取与所述文本类型信息匹配的目标政务关联信息以及目标政务关联信息对应的节点关联度；
信息编解码模块，用于对所述目标政务关联信息及对应的节点关联度进行特征融合和编码处理得到语义特征信息，对所述语义特征信息进行特征解码得到多个目标维度的目标特征信息；
政务文本输出模块，用于获取与所述文本类型信息对应的文本结构信息，基于所述文本结构信息和所述多个目标维度的目标特征信息生成目标政务文本。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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