基于知识图谱的政策文本协同性推理研究

【目的/意义】从大数据驱动角度出发,探索采用人工智能方法实现对政策文本协同性定量分析的可能性。【方法/过程】以政策全文本数据为研究对象,使用知识图谱技术实现不同主题的本体构建,并应用数据挖掘中关联规则构建推理模型,对图谱表示的政策文本进行协同性语义挖掘和推理。【结果/结论】围绕"开放数据"和"数据安全"主题构建知识图谱,实现对政策文本的本体表示,在此基础上使用关联规则完成单文本和多文本在两个主题间的协同性分析。【创新/局限】本文将知识图谱应用于政策文本分析领域,并完成协同性分析,为政策的全样本分析提供可能性,后续需扩大样本规模,提升推理效率。