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基于嵌入式主题模型的中美疫情政策主题发现研究 被引量:5

Research on Topic Detecting of Pandemic Policies of China and the United State of America Based on Embedded Topic Model
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摘要 [目的/意义]通过对中美在疫情期间发布的政策文本进行主题建模与分析,发现中美两国在面对疫情时的应对措施与关注重心,从而为应对其他类似的重大公共卫生安全事件提供参考。[方法/过程]采用结合词嵌入的主题模型,对爬取的中美政策文本进行主题建模和主题发现,并借助词云进行可视化展示。[结果/结论]中美两国在基本的疫情政策目标上保持一致,但在维持稳定的关注主体、封闭隔离程度以及疫苗问题等实现目标的方式上存在差异。 [Purpose/significance]By topic modeling and analyzing the policies issued by China and the United States of America during the COVID-19 pandemic,this article finds out the essential policy responses and focus of them in the face of the pandemic,so as to provide references for similar major public health security incidents.[Method/process]The Embedded Topic Model(ETM)which marrying topic model and word embedding is used to conduct topic modeling and topic detecting on the crawled policies issued by China and the United States of America in text form,and the results are visualized through the technique of WordCloud.[Result/conclusion]China and the United States of America share the same fundamental policy goals towards the pandemic,but there are differences in the ways to achieve goals such as the subject in maintaining stability,the level of closure and social isolation,and the vaccine issue.
作者 周雪晴 吴鹏 Zhou Xueqing
出处 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2022年第5期173-180,共8页 Information Studies:Theory & Application
基金 国家自然科学基金项目“突发事件网民负面情感的模型检测研究”(项目编号:71774084) 国家社会科学重大招标项目“国家重大突发事件信息公开质量研究”(项目编号:20&ZD142) 江苏省青蓝工程优秀教学团队“信息管理与信息系统”(项目编号:[2020]10)的研究成果。
关键词 新型冠状病毒肺炎疫情 政策文本分析 嵌入式主题模型 主题发现 COVID-19 text analysis on policy embedded topic model topic detecting
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