Con la creciente adopción de la gobernanza digital y el análisis de grandes datos, la calidad de los datos de las líneas directas del gobierno afecta significativamente la gobernanza urbana y la eficiencia del servicio público. Sin embargo, los métodos existentes para evaluar los estándares de registro de datos se centran predominantemente en datos estructurados, mostrando notables insuficiencias en el manejo de las complejidades inherentes a los registros de líneas directas textuales no estructurados o semi-estructurados. Para abordar estas deficiencias, este estudio desarrolla un método de puntuación integral adaptado para evaluar los estándares de registro de datos multidimensionales en los datos de las líneas directas del gobierno. Al integrar modelos avanzados de aprendizaje profundo, analizamos sistemáticamente seis indicadores de evaluación: predictibilidad de clasificación, precisión de despacho, corrección de registros, precisión de dirección, similitud de oraciones adyacentes y similitud de texto completo. El análisis empírico revela una correlación positiva significativa entre la mejora de los estándares de registro de datos y tasas más altas de finalización de órdenes de trabajo, destacando particularmente el papel crucial de los indicadores relacionados con la semántica (predictibilidad de clasificación y similitud de oraciones adyacentes). Además, los resultados indican que el campo de órdenes de trabajo refuerza el impacto positivo de los estándares de datos en las tasas de finalización, mientras que las variaciones en las capacidades de manejo de datos departamentales debilitan esta relación. Este estudio aborda las insuficiencias existentes proponiendo un nuevo método de puntuación que enfatiza las medidas semánticas y proporciona recomendaciones prácticas, incluyendo el uso de un lenguaje estandarizado, soporte analítico inteligente y capacitación específica para el personal, para mejorar efectivamente la gobernanza urbana.