【摘 要】
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本文研究面向非公有制经济领域的企业发展现状分析,利用自然语言处理方法分析与企业相关的非结构化的文本数据,提取文本数据中与企业发展状况和企业舆情相关信息,为政府或企业管理单位获取企业信息与企业舆情引导提供技术辅助支撑。首先,本文定义了企业发展状况分析问题与企业舆情分析问题,并根据经济、社会领域的相关评定指标提出了这两类问题的衡量标准。其次,本文提出了基于朴素贝叶斯分类模型的企业发展状况分析方法与基于
【机 构】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
【基金项目】
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中华全国工商业联合会承担的科技部《科技创新2030-“新一代人工智能”》重大项目——《基于大数据智能的非公经济群体感知与服务辅助技术研究及应用》中“研究基于知识图谱、深度学习的非公经济主体、活动、事件智能识别技术”与“研究基于非公经济全景运行态势感知的智能化经济服务、思想引导辅助技术”子课题；
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本文研究面向非公有制经济领域的企业发展现状分析,利用自然语言处理方法分析与企业相关的非结构化的文本数据,提取文本数据中与企业发展状况和企业舆情相关信息,为政府或企业管理单位获取企业信息与企业舆情引导提供技术辅助支撑。首先,本文定义了企业发展状况分析问题与企业舆情分析问题,并根据经济、社会领域的相关评定指标提出了这两类问题的衡量标准。其次,本文提出了基于朴素贝叶斯分类模型的企业发展状况分析方法与基于BERT改进的长文本企业舆情分析方法,分别用于解决本文定义的两类问题。此外,本文提出了以事件为视角的分析思路,并给出了事件提取与事件对应方法。最后,结合命名实体识别技术将文本数据更加精确地与企业对应,再结合舆情热度计算、数据预处理和关键词提取等辅助自动化实现的技术手段,实现对企业发展状况的评分和对企业舆情的实时预警。通过对比实验对两类企业分析模型的效果进行验证,企业发展状况分类模型的准确率达89.24%,企业舆情分类模型准确率达96.51%,证明了文本提出的方法的有效性。
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