近年来,网络问政平台的涌现带来了政府与公众互动模式的革新,促进了公众与政府互动交流的无缝连接,也逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道。但是,随着各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给目前主要以人工方式进行的留言划分工作带来了极大挑战。为了解决这个问题,通过对搜集的留言进行数据预处理,运用朴素贝叶斯算法,建立网络问政平台群众留言的多标签分类模型,分类结果显示正确率高达91.68%,提高了分类的效率,实现了对海量留言的自动化分类。