【摘 要】
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[目的/意义] 作为中文分词的基础研究，新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题，并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程] 提出多特征融合新词发现算法MFF，实现了对人工智能政策新词的挖掘，从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论] 实验结果证明，本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“基于数据共享与知识复用的数字政府智能化治理研究”（项目编号：20ZDA039）；
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[目的/意义] 作为中文分词的基础研究，新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题，并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程] 提出多特征融合新词发现算法MFF，实现了对人工智能政策新词的挖掘，从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论] 实验结果证明，本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果，丰富领域词库；人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域，揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。
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