基于预训练语言模型的政策识别研究

朱娜娜; 王航; 张家乐; 孙英巍

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基于预训练语言模型的政策识别研究

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政策文本的量化研究近年来受到了政策研究学者的广泛关注,其研究结论以客观数据为依据,在很大程度上可以克服以往对政策定性分析的主观性和随机性。已有定量政策文本分析方法主要存在两方面的不足:一方面,对于政策文本的采集主要依靠手工收集,其数据规模较小;另一方面,在政策识别方面主要依靠人类经验,在小规模数据集上进行偏置归纳。针对以上问题,该文提出基于预训练语言模型的政策识别方法,从而克服以上问题,在较大规模的政策文本数据集上取得了较好的效果。

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来源
《中文信息学报》 |2022年第2期|104-110|共7页
作者
朱娜娜; 王航; 张家乐; 孙英巍;
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作者单位

黑龙江大学信息管理学院;

哈尔滨工业大学计算学部;

哈尔滨学院图书馆;

哈尔滨局集团公司党校;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
预训练; 语言模型; 政策识别;

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