[目的/意義]情報信息的分散化分布規(guī)律是情報活動的基石,一些交叉性、前沿性政策類情報文本,呈現(xiàn)明顯分散化特征,探尋此類情報信息量化研究方法,具有重要學(xué)術(shù)意義和現(xiàn)實緊迫性。[方法/過程]該文利用自然語言處理方法(Natural Language Processing,NLP),對旅游交通政策這一交叉領(lǐng)域的分散化政策演進(jìn)進(jìn)行量化分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究驗證了該方法對分散化政策類情報信息分析的適用性。結(jié)果表明:基于規(guī)則的命名實體識別對政策總量與結(jié)構(gòu)的分析顯示,發(fā)文總量逐年上升,不同時期政策結(jié)構(gòu)有所差異�；谝�(guī)則和統(tǒng)計模型的命名實體識別對政策制定主體的分析顯示,政策頒發(fā)機構(gòu)數(shù)量呈起伏上升趨勢,多部門參與局面漸顯�；谠~性和句法分析的政策內(nèi)容演進(jìn)顯示:"事故"始終是政策內(nèi)容的語義核心詞;語義聚焦主題詞演進(jìn)兼具繼承性和發(fā)展性。 

【文章來源】：情報雜志. 2020年08期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

語言單元與自然語言處理任務(wù)

綜合運用基于規(guī)則和基于統(tǒng)計模型的命名實體識別方法,對政策文本中反映發(fā)文時間、政策類型、發(fā)文機構(gòu)等的要素,進(jìn)行識別和抽取。具體而言,利用Stanford CoreNLP中的命名實體識別分析任務(wù)[29],對“發(fā)文時間”“發(fā)文類型”“發(fā)文機構(gòu)”等相關(guān)字符進(jìn)行判別(見表1),從而實現(xiàn)對不同階段中央和地方層面旅游交通政策的數(shù)量、結(jié)構(gòu)、發(fā)文主體等基本屬性的分析。表1 政策基本屬性命名實體識別 要素 方法 規(guī)則/模型內(nèi)容 發(fā)文時間 基于規(guī)則的命名實體識別方法 判別與發(fā)文時間相鄰字段的詞匯位置,獲取發(fā)文時間 政策類型 基于規(guī)則的命名實體識別方法 包含法律、規(guī)定、條例、意見、辦法、決定、公告、通知8個類型 發(fā)文機構(gòu) 中央發(fā)文機構(gòu) 基于規(guī)則的方法與基于統(tǒng)計模型的方法相結(jié)合 利用Stanford NER模型對組織機構(gòu)名稱識別難以識別的機構(gòu)名稱,補充判別 地方發(fā)文機構(gòu) 利用Stanford NER模型對發(fā)文省份和組織機構(gòu)名稱識別難以識別的機構(gòu)名稱,補充判別

利用中文分詞方法將“句子”語言單元切分為“詞匯”語言單元,形成自然語言處理分析的基礎(chǔ)模塊。原始語句通過序列標(biāo)注得到分詞結(jié)果,如圖3所示,選取旅游交通相關(guān)政策條文的分詞序列標(biāo)注作為示例。一般而言,一個字符在詞語中的序列位置有4種:詞首(B,Begin)、詞中(M,Middle)、詞尾(E,End)和單字詞(S,Single)。一個詞語應(yīng)是以B開頭、以E結(jié)尾,中間可能有M的標(biāo)記,或是以單字詞S標(biāo)記[30]。第二,詞性標(biāo)注。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2915928