基于NLP的政务数据资源分类方法及系统

本申请涉及基于NLP的政务数据资源分类方法及系统，涉及政务数据资源分类的技术领域，其方法包括：获取若干历史政务数据并给予语法分析及语句分析对所述历史政务数据进行数据清洗；基于预训练语言模型对清洗后的历史政务数据进行特征提取以进行语义表示学习并得到语义向量；基于得到的所述语义向量构建动态分类模型；获取新产生的政务数据并将所述新产生的政务数据输入至所述动态分类模型中以得到对应的分类结果。本申请具有基于语义向量构建的动态分类模型，能够根据新产生的政务数据不断优化自身，实时适应数据的动态变化，提高了分类的准确性和及时性的效果。