基于文本挖掘的共性技术政策文本量化及政策组合特征研究

针对当前研究对共性技术政策认识不足的问题，利用共性技术政策文件结合LDA主题模型挖掘共性技术政策主题，剖析政策干预领域及政策工具，量化政策主题强度，利用主题共现关系，分析共性技术政策组合，从综合性、一致性及均衡性探究政策组合特征。结果表明，共性技术政策已经在多个行业或领域使用，政策工具日益丰富；部分法律文件已经开始强调基础性共性技术研发；共性技术政策相互作用形成两种政策组合，其政策组合目标旨在解决共性技术组织失灵以及鼓励关键共性技术研发，两种政策组合的应用广度不断拓宽，但政策间协同关系不强且发展不均衡，影响共性技术政策组合的支持作用。     

金融产业数字化升级的制度供给特征——基于政策文本挖掘

金融产业数字化升级是提升金融个性化、高效化服务水平、全方位拓展金融服务场景、全面系统控制金融风险的核心驱动力.从政策文本视角研究其产业升级转型的制度供给,将筛选后得到的48份金融产业数字化升级政策作为研究样本,基于扎根理论及NVivo12定性分析软件量化分析目前现有政策的发布时间、地域、类型、政策趋势与应用场景等特点,...     

基于文本挖掘的低碳试点政策量化评估

【目的】本文旨在对低碳试点政策进行多维度量化评估,为低碳试点政策的制定和优化提供更有效的依据,助力“双碳”目标实现。【方法】基于政策文本视角,通过文本挖掘得到低碳试点主题词,进而构建PMC(Policy Modeling Consistency)指数模型,对中国128项低碳试点政策进行多维度量化评估。【结果】研究发现：(1)低碳试点政策整体设计较好,平均PMC指数为5.69,属良好级。2010—2018年间PMC指数和政策回应力度指数均值呈上升趋势。(2)不同试点政策的设计水平存在较大差异,PMC指数标准差为1.89,非优秀类政策占比高达57.03%,存在长期规划较少、政策级别和效力级别不够高、激励保障不足、对科技重视不够等突出问题。(3)中央政府制定的低碳试点政策PMC指数均值高于地方政策,大部分中央政策属于良好级,但地方政策回应力度指数高于中央政策,且优秀类政策以地方政策为主,可接受类政策的政策质量和回应力度指数都有待提升。(4)由于重要试点城市政策的参与对象较明确、政策功能更完善、激励保障制度更健全,其PMC指数均值高于全样本和地方政策,重要试点城市的政策为其他城市优化试点政策提...     

基于文本挖掘的中国光伏产业政策分析与发展研究

以2001-2020年国家出台的光伏产业发展相关政策作为研究对象,从时间上划分为五个阶段,利用文本挖掘法和可视化软件,对政策特征及政策文本演化路径的进行系统梳理与分析。研究发现：中国光伏产业强劲的发展态势得益于阶段性政策的持续激励以及国内外市场的巨大需求,产业政策是中国光伏产业发展和结构优化调节剂。结合中国光伏产业发展趋势,提出相应的政策建议。     

文本挖掘与中文文本挖掘模型研究

文本挖掘,又称为文本数据挖掘或文本知识发现,是指在大规模的文本中发现隐含的、以前未知的、潜在有用的模式的过程。本文首先对文本挖掘进行了概述,给出了文本挖掘的定义、特点和研究现状。然后对国内中文文本挖掘的研究现状进行了分析,指出了当前中文文本挖掘研究中存在的主要问题和主要研究方向。最后提出了一个统一的中文文本挖掘模型——UCTMF。该模型具有层次性、开放性和可扩展性,为中文文本挖掘系统提供了基本体系框架。     

基于LDA2Vec的政策文本主题挖掘与结构化解析框架研究

【目的/意义】本文以主题为核心,从外部属性和内容属性两个视角展开政策文本结构化解析,直观反映政 策核心内涵,挖掘政策文本语义,为政策内容解读提供新模式。【方法/过程】利用LDA2Vec主题模型实现基于上下 文的政策文本主题识别,同时借助位置和语法规律提取外部属性,以此构建政策文本结构化解析的描述框架。【结 果/结论】“互联网+”政策文本解读的实证分析发现,本文所提框架有助于直观展现政策要素,有效揭示政策文本主 题分布,以及进行大规模政策领域文本的批量分析和解读。【创新/局限】通过结构化解析框架展现政策文本的形式 化特征和主题性特征,帮助政策相关群体把握政策制定的特点和侧重点,目前深层次内容解读有待进一步研究。     

京津冀产业协同政策的量化评估——基于政策协同的分析框架

产业协同发展是推动京津冀高质量发展的关键支撑,其强政府、多元化、跨界性等特征决定了政策在其中扮演着重要角色。以此为研究对象,从政策协同的视角出发,构建两维度四要素的政策分析框架,结合自然语言处理技术与文本分析方法量化京津冀产业协同政策,识别三地政策关注的焦点,测度政策间的协同情况。结果表明：京津冀产业协同政策呈现分梯度、圈层化的特征;政策制定围绕三地优势产业具有“以优见长”的特点;北京产业协同政策体系以“配套联动式”模式为主、天津以“行动计划引领式”模式为主、河北以“细化落实式”模式为主。产业协同政策面临全产业链和全产业布局政策联动效应薄弱问题;跨政府主体协同核心半边缘模式加剧资源配置失衡问题;政策目标与政策实施衔接不畅、可持续协同动力不足问题。未来应从实现跨区域产业协同的政策联动、优化政策制定程序、促进全产业链的深度整合与优化、提升政府治理的规范化和制度化水平等方面进行优化。     

基于文本挖掘的中小企业知识产权政策研究——来自中央层面的数据

为了解知识产权政策在中小企业知识产权战略推进工程中的实施情况,基于文本挖掘技术对我国2009—2020年中央层面的中小企业知识产权政策进行分析。首先采用数理统计法和社会网络分析法从宏观角度对政策发文量、发文部门进行梳理分析,其次引入Textrank算法构建政策主题词库,结合UCINET6.0工具进行政策主题和措施分析。研究发现,目前我国中小企业知识产权政策存在针对性需提升、政策合力不够、配套细则有待完善、政策措施配置不均衡等问题,并提出相应建议。     

基于扎根理论和文本挖掘的广东省科技金融政策共词网络研究

基于已有共词网络研究基础,本文分析了广东省科技金融政策体系的结构特征。选取2006年-2018年4月出台的222份广东省科技金融政策文本作为研究对象,综合运用扎根理论、文本挖掘的方法,对政策文本进行词频分析、语义网络分析和中心性分析,并结合广东省“一二三多”的科技金融运行模式进行进一步验证。研究发现,广东省科技金融政策存在结构不合理、行业监管和退出机制的政策文本缺乏、专用性政策较少等问题。最后,提出了积极调整政策结构,加快制定并出台行业监管和退出机制的相关政策,完善“通用政策+专用政策”的多维度政策族群的相关建议,为后续广东省甚至全国的科技金融政策体系的完善提供借鉴。     

中国标准化政策演进研究：基于文本量化分析

标准从现代化的生产手段已经转变成为涉及国家安全、关系国家生态发展、经济生活变化的重要工具。伴随着标准化在社会经济发展中的作用不断显现,标准治理的问题也日益受到重视。标准化政策是标准化管理工作的最直接体现,改革开放以来,我国颁布了一系列标准化政策,是我国标准体制改革的重要依据。基于不同时期政策的发文数量、府际关系、主题变迁等文本特征,本文搜集了1979-2017年国家层面的标准化政策,通过R、Gephi等软件,进行社会网络分析,研究其发文单位府际关系网络,挖掘发文单位之间的合作情况;利用对应分析研究不同阶段的主题演变;最后进行内容分析,对每一阶段的政策文本进行主题词分析和关键政策分析,从而研究标准化政策的演进路线,探究我国标准化管理的发展轨迹和一般规律。研究结果表明：政府对标准化政策的供给能力不断加强,政策发文效力扩大;标准体制改革,呈现与创新、产业协同发展的趋势;不同时期的标准化政策重点随技术变革而不断扩散,渗透到更多领域;政府积极引导标准化成为新技术及产业发展价值链中的重要环节。     

国家科技创新政策的主题分析与演化过程 ——基于文本挖掘的视角

政策文本内容深度挖掘有助于梳理政策演变轨迹并客观剖析政策与实践存在的脱节问题。基于学术界对科技创新政策整体性、系统性把握不足,采用文本挖掘技术对我国1996—2017年国家科技创新政策典型文本数据进行分析。通过Rwordseg技术提取关键词、构建关系矩阵。据此,采用K-means聚类将国家科技创新政策按内容和性质进行主题分析。其中,内容聚类结果包含八类政策主题,性质聚类结果包含三类政策主题。进一步地,采用多层多维交叉视角分析国家科技创新政策演化过程,结合科技创新实践报告,对政策文本的有效性进一步分析。研究发现不同内容、性质和效力政策在科技创新发展的各阶段表现出差异性和失配特征,据此凝练出政策演化规律,并提出了政策完善的针对性建议。研究结果能够对科技创新政策体系的理论完善形成有益补充,同时为国家科技创新实践提供现实指导。     

融合创新价值链和文本关联挖掘的我国人工智能政策扩散特征研究

[目的/意义]针对现有基于文本挖掘的政策主题扩散特征研究中文本主题识别的随机性和高度依赖人工等不足,提出一套基于创新价值链理论的政策主题分析框架及对应的文本挖掘方法,从而更好地识别政策扩散过程中政策内容变化的特征以及背后潜在机制。[方法/过程]以我国人工智能政策为实证对象,在理论上构建了基于创新价值链的政策文本主题分析框架,在方法上基于依存句法和语义信息抽取政策文本关键短语结构,通过构建分析框架主题与短语结构词汇的一一映射关系词典来完成对政策文本主题扩散分布的计算。[结果/结论]采集了自2017年以来的110份人工智能政策文本,分析了人工智能政策扩散时间分布、空间层级、内容扩散程度特征和主题扩散分布特征,在此基础上将政府主题扩散倾向性与其发展阶段所处梯队作为定序变量,从而分析两者关系以及背后的潜在机制。由此证明了本文所提方法可有效融合文本挖掘方法和政策分析理论,有助于从对政策扩散特征的描述性分析走向对政策扩散机理的解释性分析。     

文本趋势挖掘综述

文本趋势挖掘是文本挖掘新的研究热点,具有广阔应用前景。本文首先对文本趋势挖掘进行了概述,讨论了文本趋势挖掘的应用领域。然后综述了文本趋势挖掘的国内外研究现状,详细介绍了文本趋势挖掘的主流方法与技术,并分析了现有方法存在的主要问题。最后指出了文本趋势挖掘未来的发展方向。     

基于可视化文本挖掘的本体构建

在阐述本体的概念及传统的本体创建方法不足的基础上,结合文誉挖掘的相关概念及挖掘方法,提出了一种基于可视化文本挖掘本体构建的方法。并以实例证明该方法的可行性。由挖掘信息来部分替代传统的领域专家的作用,使誉体的建立更加智能化,减少了可能由主观因素和人为失误所带来的不良后果。     

基于文本挖掘的主动信息服务

为更好地实现信息服务机构信息服务的质量 ,提出了主动信息服务的理念 ,设计了主动信息服务系统的整体构架 :采用CRM和文本挖掘技术挖掘用户的需求 ;采用分类信息检索和推理机制来检索信息 ;通过主动信息推送机制向用户推送高质量的服务。主动信息服务具有良好的理论研究价值和广泛的应用前景     

基于Web的文本信息挖掘技术

介绍了数据挖掘和Web挖掘的基本概念,在此基础上,对基于Web的文本信息挖掘技术进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型。     

新型研发机构政策演进与特征分析——基于文本挖掘视角

基于2014-2019年国家及各省市区出台的124项政策文件,采用扎根理论,使用文本挖掘技术对其展开深入分析研究.通过人工干预和TF-IDF方法建立了政策特征关键词提取的分类目录;从时间和重点地区两个维度应用文本挖掘技术对政策文本进行不同视角分析;通过词频及其相对占比和单位关联度等统计指标来反映其数据特征;分析不同维度...     

基于文本挖掘的京东商品评论分析

以京东的笔记本电脑商品为研究对象,通过爬取笔记本电脑的商品信息来了解京东的商品供应商、价格等现状,通过爬取具体的一个笔记本电脑的页面中的评论文本,通过结巴来分词,基于构建的词云图对评论进行了情感极性分析,希望通过结果可视化的分析,能够帮助电子商务的商家们来优化商品属性,更好地满足消费者的需求,并指引用户制定合理的购买决策。     

基于信息抽取的文本知识挖掘模型研究

从文本知识挖掘的定义入手,分析了文本知识挖掘的关键技术,并在此基础上建立了基于信息抽取的文本知识挖掘模型,最后通过实例(DiscoTEX)说明这个模型是可行的。