【摘 要】
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[目的]为进一步提高政策文本语义关联挖掘的深度，探索政策文本关联挖掘方法。[方法]融合依存句法分析和词嵌入模型分别从句子信息和词义信息角度挖掘政策文本内容深层次语义关联，且在设置依存句法抽取规则时充分考虑政策文本的用语特征。[结果]在算法效果上，在政策文本关联程度区分相对较低的测试数据集中，算法F1值达到0.857，相较于传统常规算法，提升了22.78%；在算法功能上，可从文本用词的细微差异刻画政
【基金项目】
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中国科学院文献情报能力建设专项“科技知识服务大数据基础”（项目编号：Y9290002）的研究成果之一；
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[目的]为进一步提高政策文本语义关联挖掘的深度，探索政策文本关联挖掘方法。[方法]融合依存句法分析和词嵌入模型分别从句子信息和词义信息角度挖掘政策文本内容深层次语义关联，且在设置依存句法抽取规则时充分考虑政策文本的用语特征。[结果]在算法效果上，在政策文本关联程度区分相对较低的测试数据集中，算法F1值达到0.857，相较于传统常规算法，提升了22.78%；在算法功能上，可从文本用词的细微差异刻画政策文本关联。[局限]在语义信息挖掘上，算法目前采用开源模型，可后续自主训练特定政策领域词向量模型以进一步提高准确度；在句子信息挖掘上，算法依赖于现有依存句法分析工具的准确性。[结论]本文提出的算法效果较好，功能较强，能有效揭示政策文本内容关联程度，可为政策文本量化研究带来新的研究视角和工具方法。
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