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段尧清,何思奇,林平:基于新闻文本挖掘的政府态度识别实证研究

2022-05-19 01:12:50  点击:[]

【摘要】[目的/意义]政府新闻文本作为政府部门发布的重要信息之一,能有效解释政府政策与政府行为,体现政府态度,基于新闻文本挖掘的政府态度自动识别研究有助于情报人员快速了解政府态度的基本情况及发展路径,对情报分析工作具有一定的参考价值。[方法/过程]在评价理论和模糊限制语的基础上构建领域态度极性词典与模糊限制语词典,以美国白宫网站的新闻文本作为实验数据集,采用基于word2vec的态度匹配算法,对新闻文本中蕴含的政府态度极性与态度强硬程度进行自动识别,最后进行模型的信度效度分析。[结果/结论]政府态度识别模型具有较好的识别效果,将文本挖掘技术引入政府态度识别研究有利于拓宽该领域的研究思路与方法,提升决策的时效性与科学性。


【关键词】新闻文本;文本挖掘;政府开放数据;政府态度;态度识别;


该文发表于《情报理论与实践》2019年09期