政策研究自动化关键技术研发与应用

本书主要从模型与方法 、政策资源获取与结构化、 政策文本计算、政策扩散、 自动简报生成、垂直领域专 家观点可信度及系统设计与 实现等方面介绍了政策研究 自动化关键技术研发与应用 研究的相关内容，旨在为政 策研究提供一些新的思路、 方法与借鉴。 本书的具体研究内容如 下。 第1章绪论，阐述政策研 究自动化的基本出发点、必 备条件及相关方法等。 第2章模型与方法，阐述 政策研究自动化的模型与方 法，包括文本语言模型、文 本生成模型、政策扩散模型 、网络表示学习模型、多样 化排序学习模型等。 第3章政策资源获取与结 构化研究，阐述政策资源获 取与结构化相关的技术，包 括政策资源获取、政策资源 解析与交换、科技政策结构 提取、政策知识网络构建等 。 第4章政策文本计算研究 ，阐述政策研究自动化中文 本计算相关的技术，包括科 技政策文本特征获取、科技 政策文本有意义字符串发现 、科技政策概念关系标引、 科技政策扩散特征提取与表 示等。 第5章政策扩散研究，研 究扩散特征表示和扩散关系 判定技术及科技政策集合提 取关键技术，包括面向主题 检索的科技政策扩散集合提 取框架、针对科技扩散特征 的排序模型构建和优化等。 第6章自动简报生成研究 ，根据网络表示学习模型研 究科技简报自动生成方法， 进行自动简报生成应用研究 。 第7章垂直领域专家观点 可信度研究，研究垂直领域 专家言论语料知识发现、专 家言论语料观点发现技术， 开展专家观点可信度评分应 用研究。 第8章系统设计与实现， 基于以上模型、算法及关键 技术，进行系统的设计、实 现与应用。

刘耀，博士，中国科学技术信息研究所研究员；国家科技信息资源综合利用与公共服务中心副主任；北京大学信息管理系管理学博士；北京大学计算语言学研究所出站博士后；中国社会科学情报学会理事会常务理事、副秘书长；中国计算机学会杰出会员；北京大学软件与微电子学院外聘硕士研究生导师；主要从事自然语言处理、知识工程方向研究。先后发表学术论文80余篇，出版学术著作5部，主编、副主编教材各1部，参编著作6部；先后主持、参加完成包括国家重点研发计划、国家科技支撑计划、国家重点基础研究发展计划(973)、国家社会科学基金在内的科研项目30余项(主持1O余项)；获省部级奖励5项、行业及协会奖5项，申请发明专利3项，申请软件著作权20余项。

第1章 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究思路 1.3 研究内容 1.4 本章小结 第2章 模型与方法 2.1 文本语言模型 2.1.1 基于循环神经网络的语言模型 2.1.2 Doc2Vec算法 2.2 文本生成模型 2.2.1 TextRank算法 2.2.2 Encoder-Decoder模型 2.2.3 Attention机制 2.3 政策扩散模型、 2.3.1 政策扩散过程及其基本假定 2.3.2 科技政策界定与收集 2.4 网络表示学习模型 2.4.1 TriDNR网络表示学习模型 2.4.2 网络表示学习模型的改进 2.4.3 结合推理知识的网络表示模型 2.5 多样化排序学习模型 2.5.1 LDA模型 2.5.2 BM25算法 2.5.3 VSM模型 2.5.4 SVM-map排序算法 2.6 本章小结 第3章 政策资源获取与结构化研究 3.1 政策资源获取 3.1.1 普通爬虫 3.1.2 一体化爬虫 3.1.3 定制爬虫 3.2 政策资源解析与交换 3.2.1 资源格式解析与转换 3.2.2 标准化体系建设 3.3 科技政策结构提取 3.3.1 科技政策组织结构提取 3.3.2 科技政策语义结构提取 3.4 政策知识网络构建 3.4.1 知识网络定义 3.4.2 知识网络构建 3.4.3 融合篇章结构的知识网络构建 3.5 本章小结 第4章 政策文本计算研究 4.1 科技政策文本特征获取 4.1.1 特征的选择 4.1.2 特征的提取实验 4.2 科技政策文本有意义字符串发现 4.2.1 有意义字符串特征分析 4.2.2 PMI-Entropy和规则提取有意义字符串 4.2.3 实验结果与分析