基于自然语言处理方法的产业政策内容解析研究
政府产业政策对于企业发展有着举足轻重的指导作用,我国经济近年来蓬勃发展,政府推陈出新颁布了海量类型丰富、结构迥异的产业政策文件.针对企业面对海量政府产业政策短时间内难以定位与自身行业有关的奖励条件与内容,导致企业因政策时效性未能享受到应有政策奖励的痛点问题,本文提出一种基于预训练语言模型,结合规则模型与文本分类模型的自然语言处理方法,实现对产业政策文件内容自动化解析,产业政策的关键要素抽取.研究结果表明,该方法对产业政策的关键要素抽取性能优越、泛化性强,能有效缓解企业面对产业政策信息过载问题,使企业可以快速清晰查找与自身相关的政策奖励条件与内容,对企业发展具有重要意义.
产业政策、预训练语言模型、自然语言处理、关键要素
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TP391(计算技术、计算机技术)
2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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