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[期刊] 科技管理研究
[作者]
李牧南 王良 赖华鹏
近年尽管针对中文本文分类的研究成果不少，但基于深度学习对中文政策等长文本进行自动分类的研究还不多见。为此，借鉴和拓展传统的数据增强方法，提出集成新时代人民日报分词语料库（NEPD）、简单数据增强（EDA）算法、word2vec和文本卷积神经网络（TextCNN）的NEWT新型计算框架；实证部分，基于中国地方政府发布的科技政策文本进行算法校验。实验结果显示，在取词长度分别为500、750和1 000词的情况下，应用NEWT算法对中文科技政策文本进行分类的效果优于RCNN、Bi-LSTM和CapsNet等传统深度学习模型，F1值的平均提升比例超过13%；同时，NEWT在较短取词长度下能够实现全文输入的近似效果，可以部分改善传统深度学习模型在中文长文本自动分类任务中的计算效率。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的 /意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法 /过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果 /结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张梦芸 丁敬达
[目的/意义]信息技术的快速发展使得用户评论、患者症状等短文本数据量迅速增长，如何从短文本中挖掘有价值的信息成为文本分类的研究热点。[方法/过程]以国内某医院各科室患者的病情症状数据为语料集，针对短症状文本包含语义信息不足的问题，从各科室症状词的重要度与关联度出发，将症状文本中低于设定症状词数量的文本作为语义增强对象，采用Word2Vec与基于概率的TF-IDF算法抽取各科室的若干典型症状关键词，将其补充到语义增强对象中形成新语料集，最后利用机器学习算法对症状文本进行分类。[结果/结论]基于文章语义增强方法构造的新语料集，相较于原始语料集，在支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes,MNB）以及随机森林（Random Forest,RF）上的分类效果均有较大幅度提升，准确率分别提高约10%、9%、10%。
[期刊] 企业经济
[作者]
王小平
财政政策是助力企业创新的坚实保障，如何打好财政政策“组合拳”激励企业创新，是一个值得深入探讨的话题。本文基于政策组合视角，以上市公司为样本，探讨了财政政策组合对企业创新的共同影响。研究发现：财政政策组合对企业创新具有显著激励作用，且财政政策组合对研发创新、成果转化创新、产业化生产创新等不同阶段创新的影响有显著差异，财政政策组合对高研发强度企业的创新激励效应更大。进一步分析表明，财政政策组合对高风险承担水平企业、高内部控制企业的创新激励效应更大。对此，本文建议：探索多种财政政策工具协同组合，完善政府补贴政策制度，构建覆盖整个创新周期的税收优惠体系，制定行业异质性的政府采购政策。
[期刊] 教育发展研究
[作者]
徐瑛 张佳伟
本研究以8个民办教育分类管理的相关政策文本为分析对象,以胡德的"NATO"政策工具为框架,以条目编码、工具分类、内容分析为研究线索,对我国目前民办教育分类管理的政策文本进行分析归纳。研究发现:政策文本呈现出信息枢纽前瞻、法理权威枢要、财税手段差别化和组织协同、共同治理的特征,但也存在着政策链条不完整的问题,一方面缺乏政策实施评估,另一方面缺乏完善的风险预警机制。
关键词：
民办教育分类管理 政策工具 文本分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周红磊 张海涛 栾宇 苏欣宇
[目的/意义]丰富的互联网数据为洞悉真实事件提供了多维视角，快速识别突发事件并准确判断其所属类别，有助于各级政府及应急管理部门高效地管理应急情报资源。[方法/过程]研究构建了基于文本—图像增强的突发事件识别及分类的理论模型；通过文本卷积神经网络、视觉几何群网络搭建深度神经网络共同组成Multi-DNN模型；最后以真实的自然灾害类突发事件数据进行实例验证。[结果/结论]通过文本、图像相互增强，多模态特征融合能够提升突发事件识别及分类的准确率，同时在小样本数据的任务处理中仍有良好效果，证明不同模态的数据能够相互补充、相互印证，对其融合处理能够提供比单一模态更为准确和全面的信息分析。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 赵捧未
本文依据反馈学习的思想和支持向量机分类算法,在分析中文文本分类过程的基础上,给出了基于反馈学习的中文文本分类模型,通过实验研究了反馈学习对中文文本分类模型性能的影响。结果表明,反馈学习对分类性能的提高有明显作用,它是对实时变化信息的有效解决方法。
关键词：
反馈学习 支持向量机 文本分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
姚兴山
本文对文本分类过程中关键的部分进行了改进,在分词阶段,对分词的速度和精度进行了改进,在特征选取阶段,把多种特征选取方法进行了融合,最后对分类器进行了优化,并给出了实验测试的结果,实验的结果表明,文本分类的效率的确有了提高。
关键词：
文本分词 特征选取 文本分类
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
陈捷 徐倩仪 李祥
增强职业教育适应性是对“十四五”时期我国职业教育高质量发展和职业教育现代化的逻辑反应。从注意力视角着手研究，以《教育部工作要点》为对象，采用文本分析法并借助NVivo12从政策主体、内容和工具三方面梳理职教政策注意力的变迁。结果显示，我国职教政策注意力分配经历了数量增长、质量提升和高质量发展三个阶段，适应了社会经济发展的阶段性需要和人民群众不断提升的权利诉求。同时，从衍进过程中可看到职教政策所蕴含的科学、经济、人本和历史逻辑。因此，我们应从增强职业教育适应性核心定位、生成多元主体协同力、回应职业教育高质量发展和顺应职业教育发展规律等四个方面去优化职业教育政策注意力配置。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
马江娜 李华 王方
在政策工具和创新价值链的双重视角下,对选取的50份陕西省政府颁布的科技成果转化政策用内容分析法进行文本分析。根据样本选择、分析框架的制定、分析单元的定义和统计分析等步骤层层展开,分析陕西省科技成果转化政策在政策工具设计、搭配及构建中所存在的过溢与缺失问题,以期为未来优化和完善陕西省科技成果转化政策提供借鉴。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
马江娜 李华 王方
在政策工具和创新价值链的双重视角下,对选取的50份陕西省政府颁布的科技成果转化政策用内容分析法进行文本分析。根据样本选择、分析框架的制定、分析单元的定义和统计分析等步骤层层展开,分析陕西省科技成果转化政策在政策工具设计、搭配及构建中所存在的过溢与缺失问题,以期为未来优化和完善陕西省科技成果转化政策提供借鉴。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
马江娜 李华 王方
在政策工具和创新价值链的双重视角下,对选取的64份我国中央政府颁布的科技成果转化政策用内容分析法进行文本分析。根据样本的选择、分析框架的制定、分析单元的定义和统计分析等步骤层层展开,从政策工具和创新价值链2个维度分析我国科技成果转化政策在政策工具设计、搭配及构建中所存在的问题,并对未来更全面合理地制定科技成果转化政策给以政策指引,以期为科技成果转化政策的制定提供借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
尹丽英 赵捧未
为减少一词多义现象及训练样本的类偏斜问题对分类性能的影响,提出一种基于语义网络社团划分的中文文本分类算法。通过维基百科知识库对文本特征词进行消歧,构建出训练语义复杂网络以表示文本间的语义关系,再次结合节点特性采用K-means算法对训练集进行社团划分以改善类偏斜问题,进而查找待分类文本的最相近社团并以此为基础进行文本分类。实验结果表明,本文所提出的中文文本分类算法是可行的,且具有较好的分类效果。
关键词：
语义网络 词义消歧 社团结构 文本分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵辉 刘怀亮 范云杰 左晓飞
针对向量空间模型中语义缺失问题,将语义词典(知网)应用到文本分类的过程中以提高文本分类的准确度。对于中文文本中的一词多义现象,提出改进的词汇语义相似度计算方法,通过词义排歧选取义项进行词语的相似度计算,将相似度大于阈值的词语进行聚类,对文本特征向量进行降维,给出基于语义的文本分类算法,并对该算法进行实验分析。结果表明,该算法可有效提高中文文本分类效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘怀亮 张治国 马志辉 孙蕾
本文详细介绍了中文文本分类过程以及SVM和KNN两种方法在中文文本分类中的具体步骤,给出了中文文本分类的模型。通过实验对SVM算法和传统的KNN算法应用于文本分类效果进行了比较性实证研究。研究表明,SVM分类器较KNN在处理中文文本分类问题上有更良好的分类效果,有较高的查全率和查准率。
关键词：
支持向量机 文本分类 实证研究
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