【摘 要】
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综合性政策文本通常具有多种政策主张的表述,而现有的基于特征词向量的政策主题识别方法一直无法有效分配特定特征词对相似政策主题的“贡献度”。本文提出一种基于段落信息
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综合性政策文本通常具有多种政策主张的表述,而现有的基于特征词向量的政策主题识别方法一直无法有效分配特定特征词对相似政策主题的“贡献度”。本文提出一种基于段落信息增益的半监督化政策文本主题识别方法,在不损耗基本词向量信息的同时,显著降低了矩阵计算的复杂度,平衡了不同主题间的贡献差异。基于该方法,本文进一步通过对2018年31个省级行政机构的政府工作报告的政策主题强度差异和政策倾向进行测算,测算结果与人工标注结果具有一定的秩相关性。
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