1、高精度自适应分类引擎

基于预定义规则模板与机器学习模型（如深度学习、集成学习）相结合，实现高精度的事件分类。支持模型在线学习和增量训练，能够适应新出现的事件类型和业务变化，持续提升分类准确性。

1、市民投诉工单自动分发

市民提交"夜间施工噪音"工单 → 模型识别为"城市管理-施工监管"类 → 工单派发。

2、海量工单统计分析

自动分类百万级历史工单 → 生成"高频事件类型区域分布图" 。

1、NLP技术深度应用

采用BERT Transformer架构，双向编码捕捉上下文语义。

2、数据闭环训练体系

数据清洗→标注→增强全流程优化：通过人工生成数据增强模型泛化能力。

3、动态参数调优机制

基于精确度/召回率评估，持续优化损失函数与学习率。