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取向与趋向:数据要素交易政策主题挖掘与演化研究
1
作者
陶成煦
吴江
+1 位作者
税典程
于洋
《情报理论与实践》
北大核心
2024年第6期39-48,共10页
[目的/意义]数据要素交易是数据要素价值实现的重要方式,相关政策是其健康发展的必要保障。探究数据要素交易政策核心主题存在的取向与呈现的趋向,能够为完善数据要素交易政策体系并促进数据要素交易市场发展提供参考。[方法/过程]利用B...
[目的/意义]数据要素交易是数据要素价值实现的重要方式,相关政策是其健康发展的必要保障。探究数据要素交易政策核心主题存在的取向与呈现的趋向,能够为完善数据要素交易政策体系并促进数据要素交易市场发展提供参考。[方法/过程]利用BERTopic模型,挖掘我国中央及地方1269份相关政策的文本主题,明确其核心主题的具体取向,并结合各个时期的主题强度及其政策数量,对其演化趋向进行分析。[结果/结论]我国数据要素交易政策经历了萌芽期、发展期与趋缓期,并呈现服务主体、技术保障、标准规范、安全监管4大主题取向,不同时期各核心主题的演化趋向不尽相同,对数据要素交易的实践进展起到了较大的引领作用。
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关键词
数据要素
数据流通
数据交易
政策主题
BERTopic
下载PDF
职称材料
基于ERNIE和DPCNN的科技文献摘要结构要素识别
2
作者
胡忠义
税典程
吴江
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期125-134,共10页
【目的】构建一种高效的科技文献摘要结构要素识别模型,实现对一段式摘要的结构要素识别。【方法】以知识增强语义表示模型(ERNIE)对科技文献的摘要文本进行表征,通过深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)进行文本特征抽取,构建科技文献摘要...
【目的】构建一种高效的科技文献摘要结构要素识别模型,实现对一段式摘要的结构要素识别。【方法】以知识增强语义表示模型(ERNIE)对科技文献的摘要文本进行表征,通过深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)进行文本特征抽取,构建科技文献摘要结构要素识别模型。【结果】所构建的模型在图书情报领域数据集上识别文献摘要结构要素的精确率、召回率、F1宏平均值均高于0.95,比基准模型具有更好的识别性能。【局限】使用的语料具有一定的领域倾向,模型的领域通用性还有待验证。【结论】构建的模型可以更好地对文本特征进行抽取,有效提升了科技文献摘要结构要素的识别性能。
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关键词
摘要结构要素识别
文本表征
ERNIE
DPCNN
原文传递
题名
取向与趋向:数据要素交易政策主题挖掘与演化研究
1
作者
陶成煦
吴江
税典程
于洋
机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学电子商务研究与发展中心
出处
《情报理论与实践》
北大核心
2024年第6期39-48,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目“网络视角下乡村产业互联网的数智赋能研究”(项目编号:72232006)
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“网络环境下大数据新动能机制研究”(项目编号:20JZD024)的成果。
文摘
[目的/意义]数据要素交易是数据要素价值实现的重要方式,相关政策是其健康发展的必要保障。探究数据要素交易政策核心主题存在的取向与呈现的趋向,能够为完善数据要素交易政策体系并促进数据要素交易市场发展提供参考。[方法/过程]利用BERTopic模型,挖掘我国中央及地方1269份相关政策的文本主题,明确其核心主题的具体取向,并结合各个时期的主题强度及其政策数量,对其演化趋向进行分析。[结果/结论]我国数据要素交易政策经历了萌芽期、发展期与趋缓期,并呈现服务主体、技术保障、标准规范、安全监管4大主题取向,不同时期各核心主题的演化趋向不尽相同,对数据要素交易的实践进展起到了较大的引领作用。
关键词
数据要素
数据流通
数据交易
政策主题
BERTopic
Keywords
data elements
data circulation
data trading
policy theme
BERTopic
分类号
G63 [文化科学—教育学]
下载PDF
职称材料
题名
基于ERNIE和DPCNN的科技文献摘要结构要素识别
2
作者
胡忠义
税典程
吴江
机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学电子商务研究与发展中心
出处
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期125-134,共10页
基金
教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(项目编号:20JZD024)的研究成果之一。
文摘
【目的】构建一种高效的科技文献摘要结构要素识别模型,实现对一段式摘要的结构要素识别。【方法】以知识增强语义表示模型(ERNIE)对科技文献的摘要文本进行表征,通过深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)进行文本特征抽取,构建科技文献摘要结构要素识别模型。【结果】所构建的模型在图书情报领域数据集上识别文献摘要结构要素的精确率、召回率、F1宏平均值均高于0.95,比基准模型具有更好的识别性能。【局限】使用的语料具有一定的领域倾向,模型的领域通用性还有待验证。【结论】构建的模型可以更好地对文本特征进行抽取,有效提升了科技文献摘要结构要素的识别性能。
关键词
摘要结构要素识别
文本表征
ERNIE
DPCNN
Keywords
Structural Element Identification of Abstracts
Text Representation
ERNIE
DPCNN
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
G350 [文化科学—情报学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
取向与趋向:数据要素交易政策主题挖掘与演化研究
陶成煦
吴江
税典程
于洋
《情报理论与实践》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于ERNIE和DPCNN的科技文献摘要结构要素识别
胡忠义
税典程
吴江
《数据分析与知识发现》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
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