【摘 要】
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近年来,随着“互联网+政务服务”建设的不断深入,“全国一体化”政务服务平台基本建设完成并投入运行,而政策文本分析技术在政策解读、政企协同和企业决策等政务服务方面,具有十分关键的现实意义。随着政策文本数据的增长,政策文本分析面临着诸多问题:一方面由于缺乏政策术语词库,政策文本的细粒度索引无法建立,政务服务平台无法进行高效的政策文本检索;另一方面政策文本中政策术语新词的大量出现,导致分词准确率低下,影
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近年来,随着“互联网+政务服务”建设的不断深入,“全国一体化”政务服务平台基本建设完成并投入运行,而政策文本分析技术在政策解读、政企协同和企业决策等政务服务方面,具有十分关键的现实意义。随着政策文本数据的增长,政策文本分析面临着诸多问题:一方面由于缺乏政策术语词库,政策文本的细粒度索引无法建立,政务服务平台无法进行高效的政策文本检索;另一方面政策文本中政策术语新词的大量出现,导致分词准确率低下,影响了政策文本分析效果。由于政策术语具有时效性、低频度、稀疏性和复合长词的特点,传统术语抽取方法难以满足实际应用需求。针对上述问题,本文研究了一种零样本语义增强的多策略政策术语抽取技术,包括:（1）研究如何融合多维特征解决复合长词术语的抽取,提出了一种基于多策略的复合长词术语抽取方法。该方法通过N-Gram统计语言模型获得候选术语,采用融合词频、自由度、凝固度和C-value特征各自优势的综合指标FPDC来衡量术语,并结合语言学规则过滤候选术语,得到政策术语新词;（2）研究如何借助外部知识解决低频术语的召回,提出了一种基于语义增强的低频术语抽取方法。该方法从频繁项挖掘和语义相似度两个维度对政策文本特征进行建模,融合多种频繁模式挖掘策略与现有政策术语词库选取特征种子词,引入预训练语言模型来增强政策领域术语语义特征匹配,召回低频且稀疏的政策术语。通过在政策文本数据集下实验,验证了该技术在抽取政策文本中复合长词的政策术语以及召回低频术语的有效性。基于上述成果,设计并实现了一个语义增强的多策略政策术语抽取系统,提供交互式页面对术语词库进行循环更新,从无词库冷启动到有词库热启动半自动化的政策术语抽取。此外,该系统还提供政策术语词库管理、政策术语词库统计可视化等功能,为其他应用系统提供用以集成调用的API接口。
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