政务热线AI：12345工单聚类与诉求挖掘

本期实验室与某地市12345政务热线运营方合作，围绕月均超8万条工单的自动归类与诉求挖掘需求，开展了一轮文本分析系统定制。原始工单存在口语化、地址不规范、敏感信息夹杂等问题，研究团队先搭建了一套轻量文本预处理管线：地址归一、敏感字段掩码、无效内容过滤，再将标题与核心描述拼接送入领域embedding模型，向量经UMAP降维后用HDBSCAN聚类，输出的簇再由标注员对齐到既有诉求分类体系。阶段性进展：自动聚类对历史人工标签的覆盖率达到约78%，新增诉求主题的平均发现周期由两周缩短到约三天，并已沉淀一份百级标签的诉求词表。下一步计划引入情绪极性与紧急度判别，把热点识别结果接入值班主管看板，辅助工单超时预警与处置资源调度。