【摘 要】
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[目的 /意义]探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势.[方法/过程]提出一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点.[结果/结论]实验表明本文提出的方法对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭
【机 构】
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清华大学公共管理学院,北京100084
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[目的 /意义]探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势.[方法/过程]提出一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点.[结果/结论]实验表明本文提出的方法对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具有良好的揭示.[创新/局限]提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单元和语法结构.
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