自然语言处理视角下分散化政策情报信息量化研究 ——以1986-2018年旅游交通政策演进为例

摘要：

[目的/意义]情报信息的分散化分布规律是情报活动的基石,一些交叉性、前沿性政策类情报文本,呈现明显分散化特征,探寻此类情报信息量化研究方法,具有重要学术意义和现实紧迫性.[方法/过程]该文利用自然语言处理方法(Natural Language Processing,NLP),对旅游交通政策这一交叉领域的分散化政策演进进行量化分析.[结果/结论]研究验证了该方法对分散化政策类情报信息分析的适用性.结果表明:基于规则的命名实体识别对政策总量与结构的分析显示,发文总量逐年上升,不同时期政策结构有所差异.基于规则和统计模型的命名实体识别对政策制定主体的分析显示,政策颁发机构数量呈起伏上升趋势,多部门参与局面渐显.基于词性和句法分析的政策内容演进显示:"事故"始终是政策内容的语义核心词;语义聚焦主题词演进兼具继承性和发展性.

关键词：自然语言处理、情报信息、量化研究、分散化政策、旅游交通

所属期刊栏目：39

分类号：F590(旅游经济)

资助基金：国家自然科学基金项目"综合交通运输系统中风景道评估体系及模式"编号:40971288

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：16-23,121