科技政策文本分析：程度词典构建与应用

""基于科技政策文本的程度词典构建研究" 科技政策文本的分析对于理解决策者的意图和政策方向至关重要。目前，政策文本分析方法包括定性与定量两种，前者依赖专家解析，后者则借助文本挖掘技术，特别是随着大数据的增长，定量分析日益受到重视。定量分析通过对政策文本中的词语进行情感色彩分析，可以揭示政策主体的态度和立场。 在中文科技政策文本中，动词、形容词和副词等经常用来表达决策者的态度和力度，如“促进”、“加强”、“逐步”和“亟需”等。然而，现有的研究更多关注高频名词或主题词团，对这些反映态度的词汇分析不足，限制了分析的深度。因此，构建一个专门针对科技政策文本的程度词典显得尤为必要，这有助于提升文本挖掘的精度和理解政策的细粒度。 程度词典构建通常涉及情感分析和意见挖掘，这些方法通常用于网络舆情分析和产品评论研究。词典法作为其中一种常见手段，能够有效地识别和分析词汇的情感和态度表达。然而，科技政策文本的态度分析更侧重于词语语义强度的差异，因为其基调通常积极且具有导向性。 相关研究中，中文政策用语特征的研究包括对词汇数量和程度的探讨。数量和程度是衡量词汇重要性的两个关键指标，数量反映了不同事物之间的横向比较，而程度则体现了同一事物在不同时间点的纵向变化。构建程度词典时，需要考虑到科技政策用语的规范性和稳定性，并满足分析的准确性要求。 在本文中，作者将聚焦于构建针对科技政策文本的程度词典，旨在为深入理解和挖掘政策文本的语义强度特征提供有效工具和方法。词典的构建过程可能涉及词语的收集、标注、分类和验证，以及后续的模型训练和应用。通过这种方法，可以更好地捕捉政策文本中隐含的决策者意图和政策执行的优先级，为政策制定和评估提供数据支持。