语音文件和文本文件关联匹配技术在交通运输行政执法领域的应用，首先要打通听证程序，执法业务系统在听证环节增加语音文件生成的流程。语音文件生成的同时，系统接收音视频相对应的文本文件，建立文本文件存储表，包括：文本内容，音视频文件存储地址，音视频文件大小(KB)，文件类型(音频、视频)，文件格式，文件描述等信息。并且调用研究的算法将语音文本进行分词处理，提取出关键信息包括当事人姓名、检查时间、车牌号。通过关键信息检索案件信息，建立关联匹配存储表，包括案件编号、文书编号、当事人姓名、检查时间、车牌号、语音文本、文件存储地址等。并且系统还应该支持结合业务更新分词库关键字的功能。

其具体步骤如下：

第一步：定时更新词库信息，每隔五分钟更新一次词库，词库中需要加入的信息包括案件信息库中未办结的车牌号、当事人姓名、当事人证件号码、检查时间信息。

第二步：利用jieba分词的精准模式，使用jieba分词对收集到的数据进行切词处理，同时加载自定义词库对文本文件进行分词。

第三步：利用TF-IDF算法对关键词进行提取，利用TF-IDF的计算公式，先计算出每一个关键词的特征权值TF (即每个关键词在所有文本中出现的概率)和相应的IDF值。然后根据TF-IDF公式将每一个关键词的TF值与IDF值相乘，计算出每个关键词的特征权值TF-IDF，并按照特征权值的大小进行排序，选取排名靠前的词作为关键词。

第四步：通过提取的关键词与数据库中的案件基本信息进行文本匹配。

通过以上四步可以依据关键词中的当事人姓名，检查时间、车牌号精准的匹配到案件的基本信息。具体流程如图2所示。

图2. 技术实现流程

分词是自然语言处理的第一步，也是比较重要的一步。分词是将由字符序列构成的句子按照一定的规则重新组合成词的集合。

本技术利用jieba分词对文本文档进行分词处理。jieba分词主要用于对文本文档进行分词处理，jieba分词库是一款流行的、广泛使用、分词效果较好的中文开源分词库，具有高性能、高准确率、可扩展等特点，主要功能包括分词、词性标注和关键词抽取等。

jieba分词主要有以下几种模式：

1) 精准模式：该模式是默认模式，句子可以被精确地分离开，每个字符只会出现在一个词中，适用于文本分析；

2) 全模式：该模式把句子中的所有词都扫描出来，速度非常快，有可能一个字同时出现在多个词中；

3) 搜索引擎模式，在精确模式的基础上，该模式对长度大于2的词再次分词，召回其中长度大于2或者3的词，从而提高召回率，常用于搜索引擎。

并且jieba分词支持自定义词库，利用jieba分词自定义词库的特点，可以通过动态调整词库的方式确保文本文件和案件信息匹配成功。

语音文件和文本文件关联匹配技术研究采用的是精准模式。将文本文件进行分词整理，同时利用关键字提取所对应的关键信息。并且Jieba分词支持定制化更新分词库，从而可以根据实际业务调整关键字。

TF-IDF是一个词频统计的算法模型，该模型通过词频统计与反文档频率，对文本的词频进行综合分析 ‎[ 3 ] 。这种加权技术经常被用于信息检索与文本挖掘的。

TF-IDF的主要思想是：如果某个单词在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

1) TF是词频(Term Frequency)

词频(TF) = 某关键词出现次数/文章中关键词总数。TF的计算公式如下：

TF a b = n a b ∑ i n a b (1)

其中，n_ab为该词在文档d_b中出现的次数， ∑ i n a b 是文档d_b中所有词汇出现总次数。

但是，TF表示法存在着天生的缺陷，当特征词为常见词的时候，其TF值会很高，但是这个特征词的重要程度却很低。例如《中国互联网络发展状况统计报告》，经过词频统计之后，可能会发现“中国”“互联网”这两个特征词出现的词频一样，但这并不意味着两个词对文本的重要性相同，也许“互联网”对文本的重要性更高。因此根据统计学语言表达，在原本TF表示法的基础上，为各个词计算逆文档频率(inverse Document Frequency, IDF)，以此来调整重要性系数 ‎[ 4 ] 。IDF越大，表明一个词越不常见，反之越常见。它能够加强一些作为低词频特征关键词的重要程度，削弱一些常见词的权值，进而减少这些常见词对最终实验结果的影响 ‎[ 5 ] 。

2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency)

逆向文件频率(IDF)：log(语料库文档总数/(包含该词的文档数+ 1))

IDF = log | D | | { b : t a ∈ d b } | + 1 (2)

其中， | D | 是语料库中的文档总数， | { b : t a ∈ d b } | 为包含词汇t_a的文档数，若该词不在语料库中，则分数为0，故一般情况下分母设置为 | { b : t a ∈ d b } | + 1 。

3) TF-IDF实际上是：

TF ∗ IDF (3)

某一特定文件内的高词语频率，以及该词语在整个文件集合中的低文件频率，可以产生出高权重的TF-IDF。因此，TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。

因此，在交通运输综合执法的业务领域，主要依赖TF-IDF算法分析出交通运输执法案件文书中哪些关键字是高频出现的，并且在听证程序中能够提取到的。

系统接收音视频文件，同步接收音视频相对应的文本文件，建立文本文件存储表，包括文本内容，音视频文件存储地址，音视频文件大小(KB)，文件类型(音频、视频)，文件格式，文件描述等信息。同时系统结合当前音视频使用的场景，将音视频与具体文书进行关联。智能提取文本中包含的命名实体信息，包括当事人姓名、当事人证件号码、当事人手机号、当事人车牌号码、专业术语等，对文本按照内容类型进行自动分类，分类基于已有类目体系，按照文本内容包含的语义信息自动完成文本分类；聚类即根据文本的内在数据分布、语义特征，将海量文本数据自动聚合成多类，并为每一类数据给出描述性关键词。从非结构化数据的属性中抽取有意义的结构化信息，在此基础上进行数据分析，提升数据价值。基于深度语义分析模型，自动抽取语音文本中涵盖内容主旨的关键信息并生成指定长度的文本摘要。可用于最终文书制作过程中。

本实验使用研究的语音文件和文本文件关联匹配技术和百度智能云、文章提取关键词标签提取工具以及TextRank工具包分别将提取的关键词与文本数据源进行匹配测试分析，匹配的目的通过听证案件当事人的相关信息与具体文书进行匹配从而进行文书的制作。

实验使用数据为真实的听证案件数据，分别使用不同的方法进行处理和分析，比较它们的效果和性能，使测试结果更加真实可靠。

取四个听证案件文本文件数据来模拟不同的测试情况，设置百度关键字提取算法默认提取25个关键词，根据匹配结果可以得出与四个样本数据听证案件当事人信息是否匹配成功，以及每个样本数据的消耗时间。其中可以看出百度智能云均匹配成功平均耗时在1335 ms左右，四个案件的匹配结果如下表1所示。

表1. 百度智能云实验结果

由于文章提取关键词标签提取工具是一个应用软件，它可按需设置提取的关键词数量提取，提取结果快速准确，那么在前期进行简单调试的时候可以作为一个独立的模块进行单独测试。但由于该方法无法在后期集成到实际项目中去，也无法完流程闭环的性能和效果测试。

考虑项目实际应用情况，应当使用自动化测试工具或者手动测试的方式来测试该应用软件的功能和性能。同时，还可以使用模拟数据或者模拟场景来模拟不同的测试情况，以评估应用软件在不同情况下的表现和效果。

利用TextRank工具包取四个听证案件文本文件数据来模拟不同的测试情况，这四个案件的匹配结果、词典和结果设置如下表2所示。

根据匹配结果可以得出与四个样本数据的消耗时间平均在30 ms范围以内，但是每个数据的听证案件当事人信息均匹配失败，不符合要求。

表2. TextRank工具包实验结果

结合交通运输综合执法部门提供的听证模板进行分析，采用TF-IDF算法对关键词进行提取，匹配关键词进行案件信息管理，实现效果如下表3所示。根据匹配结果可以得出与四个样本数据听证案件当事人信息均匹配成功，而且每个样本数据的消耗时间均在1 ms以内。

自研算法在进行完关键词提取之后，得到所有关键词的特征权值组成一个新的集合，其中一些关键词不是特别重要，在文章中出现的次数也比较少，很有可能是一些固定的名词，因此需要将其剔除掉。将其中出现次数较高的筛选出来。按照需求选取前几个出现次数高的作为候选关键词。将筛选出来的关键字保存到本地目录中，之后利用jieba筛选前50个出现次数最高的词语并且返回其权重值，最后遍历输出筛选到的词语。

对于计算出的新词概率设置一个合理阈值，筛选出大于其阈值的新词，与原有分词词典进行匹配。若该词已被收录在原有词库中就结束；若该词不在原有分词字典当中，就进行添加操作，将关键新词添加到分词字典中去 ‎[ 6 ] ‎[ 7 ] 。

表3. 自研算法实验结果

通过四种方法的对比测试可以得到最终的对比实验总结，如下表4所示。首先可以排除关键词标签提取工具和TextRank算法工具两种；运用TF-IDF算法和jieba分词的语音文件和文本文件关联匹配技术的性能是最好的，其适用的范围和业务范围关联度比较高，比如涉车的违法行为用车牌号匹配、涉及到驾驶员的违法行为用从业资格证号匹配。

因此采用本文研究的基于TF-IDF和jieba分词的交通运输综合执法语音文件和文本文件关联匹配技术可以满足当前的交通运输执法业务需求。

表4. 实验总结