19、东南欧电子政务及其评估:以阿尔巴尼亚为例

东南欧电子政务及其评估:以阿尔巴尼亚为例

1. 电子政务概述

电子政务作为一种利用信息技术支持公共服务交付的现象,已在全球范围内广泛传播。参与电子政务实施和使用的主要有政府组织、企业和公民三类主体。政府机构的共同目标是为企业和公民提供适宜的服务环境;公民希望在纳税等事务中获得最大利益;企业则追求利润最大化。然而,如何评估和改进电子政务服务,仍是许多国家面临的挑战。

电子政务的出现源于现代信息通信技术(ICTs)在公共部门的应用,它带来了公共政策、流程和职能的变革。这些变革不仅旨在提供以公民为中心的服务,还提高了公共部门组织的效率,增强了政府职能的成本效益、透明度和问责制。政府角色逐渐从规则制定者转变为合作伙伴,公民期望政府提供 24/7 便捷、易用且符合个人需求的服务界面。为实现这一愿景,政府机构需整合系统,并进行法律改革、人员培训和基础设施建设。

2. 新公共管理理论与电子政务

电子政务继承了新公共管理(NPM)的许多理念。NPM 主张通过一系列变革来改革政府,包括:
- 用更具活力的小型组织单元网络取代僵化的层级组织结构;
- 用更具共识性的自下而上决策方式取代自上而下的决策和政策制定模式,促进更多利益相关者参与,尤其是普通公民;
- 对公共服务采取更以“客户”为导向的态度;
- 应用市场原则提高效率和生产力。

欧盟的电子政务战略体现了这些特点,强调以公民为中心,开发一站式电子服务门户。然而,NPM 和电子政务存在两个关键假设需要审视。一是个人主义假设,即公共选择理论以个人为基本分析单位,但这一假设可能忽视了公共利益。一些基于用户接受度的电子政务评估模型虽纳入了“公共利益”,但在公民被视为电子

在人工智能研究的前沿,自然语言理解技术正受到广泛关注,其涵盖语音转写、跨语言转换、情绪判别及语义推断等多个分支。作为该领域的基石方法之一,基于大规模文本预先训练的语言表征模型,能够从海量语料中学习深层的语言规律,从而为各类后续应用任务提供强有力的语义表示支持。得益于硬件算力的提升与模型架构的持续优化,这类预训练模型已在多项自然语言理解评测中展现出卓越的性能。 本文重点探讨中文环境下的三项典型自然语言处理任务:TNEWS闻主题归类、OCEMOTION情感倾向判断以及OCNLI语义推理验证。这三项任务分别对应文本分类、情感分析与逻辑推理三大核心方向,共同构成了从基础文本理解到复杂语义推演的技术链条。 TNEWS闻主题归类任务旨在对涵盖政治、经济、科技、体育等多领域的闻文本进行自动类别划分。该任务要求模型准确识别文本主旨并完成分类,属于典型的文本分类问题。 OCEMOTION情感分析任务则专注于从社交媒体、论坛评论等短文本中识别用户的情感极性。情感分析作为文本理解的重要维度,可为商业决策、舆情监测等提供关键依据,具有显著的应用价值。 OCNLI语义推理任务需要模型依据给定的前提语句与假设语句,判断后者是否可由前者逻辑推导得出。该任务检验模型对语句间语义关联与推理关系的理解能力,是衡量自然语言理解深度的重要标杆。 在上述任务中,数据分布的多标签与类别不均衡现象构成主要挑战。多标签指单一文本可能归属多个类别,而不均衡则表现为各类别样本数量差异悬殊。这种不平衡分布易导致模型过度拟合多数类别,从而削弱其泛化性能。为应对该问题,本方案综合采用了数据重采样、损失函数加权调整等技术,以提升模型在少数类别上的识别效果。 深度学习方法是实现上述任务的核心技术路径。通过设计多层神经网络结构,模型能够自动提取文本的深层特征,并建立从原始输入到任务目标的端到端映射。本方案所涉及的技术体系包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络以及基于自注意力机制的Transformer架构等。 参赛者需对提供的数据集进行预处理与分析,构建高效的深度学习模型,并通过训练、验证与测试环节系统评估模型性能。借助天池平台提供的强大算力资源与预训练模型基础,参赛者可进一步优化模型设计,提升任务表现。 本次研究不仅着眼于在特定评测任务上取得优异成绩,更致力于深入探索中文自然语言处理中的实际难题,为未来智能化应用与学术研究积累方法经验与技术储备。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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