【摘 要】
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新时期政策制定的科学化、智慧化、精准化,需要对大规模、碎片化的政策性公文进行知识建模与关联聚合,实现知识层面的数据融合与集成。本文以716篇贵州省大数据政策为样本数
【机 构】
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南开大学商学院,中电科大数据研究院有限公司,南开大学网络社会治理研究中心
【基金项目】
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提升政府治理能力大数据应用技术国家工程实验室2017—2018年度开放基金重点支持项目“基于NLP和深度学习的大规模政府公文智能处理技术研究”(编号:HX20180069)资助
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新时期政策制定的科学化、智慧化、精准化,需要对大规模、碎片化的政策性公文进行知识建模与关联聚合,实现知识层面的数据融合与集成。本文以716篇贵州省大数据政策为样本数据,对大数据关键表述进行知识表示与知识抽取,并基于图数据库Neo4j对Cypher语言的知识查询、知识推理等关键技术进行研究。通过对单一关系分析、复杂关系分析、公文引文分析3类实例的验证,结果表明,该方法较好地实现了基于政策/政令多粒度知识发现的公文间关系分析与推理,为提升政策制定的系统性和科学性提供方法参考。
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