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我国人工智能政策语义、主题特征与演化研究——基于政策文本的量化分析

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摘要:

[目的/意义]政策作为特殊因素对我国人工智能行业发展起到指导、规范和约束作用。探究政策出台现状并提出建议,以期促进我国人工智能健康发展。[方法/过程]选取我国最具代表性的国家级和省部级人工智能政策文本共66 项作为研究对象,通过BERT-Based 混合LDA 模型建模和语义量化分析方法,从政策语义、主题特征及其演化对其内含语义和外部属性两方面进行全面探究。[结果/结论]目前我国人工智能政策工具以需求型为主,政策主题以促进领域融合为主,重视基础技术研究和实际成果转化;提出我国需建立人工智能政策统筹规划协调机制,在重视人工智能风险治理的同时,探索实际效益转化的新模式、新路径,并不断深化国际合作和竞争等政策建议。

作者: 苏丹妮  皮思斯  奉国和
作者单位: 中山大学信息管理学院;华南师范大学经济与管理学院
期刊: 文献与数据学报
年.(期):页码 2023.(4):16-29
中图分类号: G203;D601
DOI: 10.31193/SSAP.J.ISSN.2096-6695.2023.04.02
关键词: 人工智能 政策文本分析 主题特征分析 语义量化分析 LDA模型 BERT-Based混合模型

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