近年来,为了更好的了解公众舆论,政府部门设立了民生服务热线,供群众表达诉求,民生服务热线已经成为政府部门了解当前社会热点的重要渠道之一。随着数据量的不断增大,人工分类的分类标准不统一、分类效率较低等问题也随之暴露出来,导致政府无法高效地发现当前社会热点信息。因此如何快速、准确地把握群众当前关心的热点事件,及时处理群众的诉求,有效地解决人工分类的弊端,对于政府的管理有极大的帮助。民生服务热线文本属于短文本的范畴,内容短、文本特征稀疏,使用传统的文本分类方法无法达到理想的分类效果。如何针对民生服务热线文本的特点,对现有的传统分类方法进行优化,提高文本分类性能,同时满足民生服务热线文本的个性化需求,是当前研究所面临的挑战。本文针对以上问题展开一系列研究,主要工作可以概括为:1.民生领域短文本分类语料库构建。使用真实的12345民生服务热线文本数据构建一个民生领域短文本分类语料库。在此基础生成民生领域停用词表以及特征词表,用于民生领域短文本处理。实验表明,传统分类方法在该语料库上具有良好的分类性能和稳定性。2.民生领域短文本分类方法研究。本文在传统的分类方法的基础上,针对民生服务热线短文本的特征提出三种短文本分类方法,通过不同途径对传统分类方法进行改进:基于特征词表的分类方法、基于同义词词林的分类方法以及基于主题模型的分类方法。实验证明,本文改进后的分类方法在性能上相比于传统方法提高3%~5%左右。3.文本自动分类在社会治理上的应用。基于本文构建的民生领域短文本分类语料库以及提出的文本分类方法,搭建一个面向社会治理的自动分类及热点挖掘系统,实现民生服务热线文本的自动分类,并对民生服务热线文本结合时间、空间等进行数据挖掘及分析,通过可视化技术将结果展示出来,有利于管理人员更直接地聚焦社会热点。