中文科技政策數(shù)據(jù)分析方法研究

李輝 曾文 吳晨生 李榮 樊彥芳

〔摘 要〕大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，促進(jìn)了計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，同時(shí)也給科技情報(bào)分析方法的研究帶來發(fā)展機(jī)遇。有效的數(shù)據(jù)分析方法是獲取有價(jià)值情報(bào)的基礎(chǔ)?？萍颊邤?shù)據(jù)分析是指利用計(jì)算機(jī)處理技術(shù)自動(dòng)地從科技政策數(shù)據(jù)中提取簡練且有代表性的語句，識別出數(shù)據(jù)的核心內(nèi)容或用戶感興趣的語句內(nèi)容?；诳萍颊邤?shù)據(jù)內(nèi)容的特點(diǎn)，本文提出適用于科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容特點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析方法，設(shè)計(jì)并構(gòu)建科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容分析實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，驗(yàn)證了本文提出方法的有效性。為探索深層次的科技數(shù)據(jù)情報(bào)分析方法提供了新思路。

〔關(guān)鍵詞〕中文科技政策；數(shù)據(jù)分析；新能源汽車

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2018.06.010

〔中圖分類號〕F204；G311 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2018）06-0068-05

〔Abstract〕The arrival of the era of big data has promoted the rapid development of computer science and technology，and also brought opportunities for the development of scientific and technological information analysis methods.Effective data analysis methods are the basis for acquiring valuable information.Data analysis of science and technology policy refers that it use processing technology of computer to automatically extract concise and representative statements from the scientific and technological policy data，identify the core content of the data.Based on the characteristics of science and technology policy，this paper proposed a data analysis method suitable for the content of science and technology policy，designed and constructed the experimental system about data analysis of science and technology policy，and verified the effectiveness of the method proposed in this paper.It provided a new way for exploring the deep analysis method of scientific and technical information.

〔Key words〕chinese science and technology policy；data analysis；new energy vehicles

科技政策數(shù)據(jù)是一種特殊類型的科技數(shù)據(jù)，相比其它類型的科技數(shù)據(jù)，如科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)內(nèi)容更具研究特色，科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容相對比較寬泛、公文化表述內(nèi)容居多?？萍颊邤?shù)據(jù)的分析是指對科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行語句級的分析。目前，國家和各級政府頒布的科技政策通常會通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的發(fā)布，例如：我國國家科學(xué)技術(shù)部、中國科學(xué)院和各省、市科委均設(shè)有科技政策法規(guī)相關(guān)網(wǎng)站，并且國內(nèi)已建有科技政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫，如：全國科技創(chuàng)新政策數(shù)據(jù)庫，可提供按時(shí)間排序的科技政策信息瀏覽和全文下載功能。但是，針對科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析服務(wù)并未有涉及。所以，當(dāng)用戶使用傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞方式，檢索科技政策數(shù)據(jù)庫時(shí)，特別是在大規(guī)模數(shù)據(jù)情況下，用戶快速、準(zhǔn)確找到其需求的科技政策數(shù)據(jù)是比較難以實(shí)現(xiàn)的。因此，如何準(zhǔn)確而快速地挖掘科技政策內(nèi)容中的關(guān)鍵語句信息，對政策制定者、企業(yè)、個(gè)人等普通用戶均是必要的?？紤]到目前涉及科技政策數(shù)據(jù)深層次內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)分析的研究相對較少，所以研究意義相對更大。因此，本文重點(diǎn)介紹科技政策數(shù)據(jù)的分析方法，需要指出的是：本文提出的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容分析方法可以為非科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析提供借鑒和參考。

1 研究現(xiàn)狀

目前科技政策法規(guī)的研究，即對政策法規(guī)研究方法、工具和理論較多，來自不同學(xué)科的研究都有其自身的研究基礎(chǔ)和方法論，形成了各種各樣的研究框架和研究方法。在研究的內(nèi)容方面，包括科技評價(jià)、技術(shù)創(chuàng)新、高新技術(shù)企業(yè)、科技成果轉(zhuǎn)化等，研究方法和工具涉及政治學(xué)、社會學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、公共政策等多個(gè)學(xué)科，主要涉及3個(gè)方面：

1.1 針對科技政策基本理論的研究

肖世恩[1]以政策法規(guī)理論框架為基礎(chǔ)，探討了地方科技創(chuàng)新政策的評估內(nèi)涵、評估標(biāo)準(zhǔn)、評估指標(biāo)體系和評估方法。高峰[2]利用政策指數(shù)對區(qū)域政策法規(guī)內(nèi)容進(jìn)行整體判斷與分析，仲偉俊等[3]在政策工具的視角下構(gòu)建政策分析框架，建立了基本政策工具緯度、科技活動(dòng)類型緯度、科技活動(dòng)領(lǐng)域緯度的三維分析框架，通過實(shí)證分析提出我國現(xiàn)有政策法規(guī)的不足和展望。

1.2 利用定量化的方法分析科技政策

黃萃等[4]提出一種政策工具視角下的政策文本量化研究方法，根據(jù)政策工具理論制定分析框架并進(jìn)行頻數(shù)統(tǒng)計(jì)，在量化分析的基礎(chǔ)上提出政策建議，汪濤等[5]提出一種類定量化的政策法規(guī)文本分析框架，通過對一定年份北京市政策法規(guī)的演進(jìn)分析，來驗(yàn)證該框架的合理性并提出政策實(shí)踐的改進(jìn)建議。

1.3 科技政策內(nèi)容的分析

楊陽等[6]通過對政策的收集和對政策內(nèi)容的總結(jié)，分析德國政府關(guān)于海上風(fēng)電政策的演變、德國海上風(fēng)電在新能源整體戰(zhàn)略布局中的地位，最后針對性地提出德國海上風(fēng)電發(fā)展在政策上對于我國發(fā)展海上風(fēng)電的啟示。彭紀(jì)生等[7]利用計(jì)量模型分析了我國近幾十年的技術(shù)創(chuàng)新政策的演變路徑，同時(shí)利用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對政策法規(guī)變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，他們利用政策量化和統(tǒng)計(jì)分析的方法，探討政策法規(guī)對經(jīng)濟(jì)績效和技術(shù)的影響。

綜上所述，已有研究多是為政策制定者和政策主體制定政策、解決政策問題等提出的分析框架，可為制定者明確問題和調(diào)整政策提供參考。但是針對政策服務(wù)對象即用戶的科技政策內(nèi)容分析則較少，在大數(shù)據(jù)量的情況下，用戶如果仍然使用傳統(tǒng)的檢索策略去查詢科技政策數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，是難以快速有效獲取有價(jià)值的科技政策數(shù)據(jù)信息的。

2 科技政策數(shù)據(jù)的分析方法

2.1 領(lǐng)域科技政策停用詞表與詞典的構(gòu)建

人類語言系統(tǒng)中有很多對表達(dá)文檔中心含義沒有任何實(shí)質(zhì)幫助的詞，這些極其常見的詞就是功能詞。如果單獨(dú)考慮這些詞語，將會影響文本分析的效率和準(zhǔn)確率，所以數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)需要去除這些功能詞，這些功能詞又被稱為停用詞。停用詞在不同的自然語言過程中指代的定義也有所不同，在基于詞的檢索系統(tǒng)中，停用詞指的是那些沒有太大檢索意義的詞，一般情況下這些詞出現(xiàn)的頻率也很高；在自動(dòng)問答系統(tǒng)中，停用詞會根據(jù)實(shí)際問題的不同而變化；在自動(dòng)分類中，停用詞指的是無情感傾向的中性詞和無實(shí)際含義的虛詞。在實(shí)際的自然語言處理過程中，部分修飾成分詞語可能會對句子識別進(jìn)行干擾，所以需要過濾這些停用詞，從而可有效減少索引量，提高效率，并最終提高匹配效果。

科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容用詞較為嚴(yán)謹(jǐn)，政策領(lǐng)域的停用詞和通用停用詞表相比，沒有“哦”、“哈”等語氣詞，沒有擬聲詞，沒有相對白話的轉(zhuǎn)折詞，沒有人物代詞，沒有相對特殊的符號，但是有部分公文領(lǐng)域常用詞。為了構(gòu)造適用于政策法規(guī)文本的停用詞表，首先需要了解普通停用詞表應(yīng)該包含的詞性。周欽強(qiáng)等[8]認(rèn)為，基本的停用詞表不僅應(yīng)該包含通常意義下的數(shù)字、標(biāo)點(diǎn)符號和字符等，也需要包含文本信息量非常少且詞頻很高的獨(dú)立字，例如“的”等。羅杰等[9]認(rèn)為，停用詞的詞性應(yīng)包括數(shù)詞、量詞、代詞、方位詞、擬聲詞、嘆詞等，某些沒有實(shí)際意義的動(dòng)詞和詞頻過高的名詞也可以作為停用詞，例如“按照”、“研究”等。所以，本書構(gòu)建的停用詞表也應(yīng)包含符號、數(shù)字和無實(shí)際意義的某些詞性，為了找到停用詞，需要依據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算得到。最基本的計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)是利用詞頻的大小判斷。詞頻評估函數(shù)的理論假設(shè)是：通常高頻詞與高噪聲值具有相關(guān)性，即當(dāng)一個(gè)詞的詞頻非常高時(shí)，很有可能是噪聲詞。本書利用中國科學(xué)院NLPIR-ICTCLAS2014分詞系統(tǒng)對所搜集的科技政策法規(guī)進(jìn)行分詞，統(tǒng)計(jì)分詞及詞性標(biāo)注后的政策文本中所有詞的詞頻?？梢园l(fā)現(xiàn)：一些沒有實(shí)際意義的詞，如：“的”、“是”、“和”等虛詞，連詞（即停用詞）出現(xiàn)次數(shù)非常多，這些詞不能出現(xiàn)在術(shù)語中。同時(shí)，一些頻繁出現(xiàn)的常用詞，如：“服務(wù)”、“推廣”、“加快”、“我們”等，它們雖然有實(shí)際意義，但不包含領(lǐng)域?qū)I(yè)信息，同樣不能出現(xiàn)術(shù)語中。對于停用詞及不包含領(lǐng)域?qū)I(yè)信息的常用詞，需對它們進(jìn)行以下處理：對于停用詞，直接將它們存入停用詞表中；對于常用詞，對照相應(yīng)公文領(lǐng)域及科技領(lǐng)域主題詞表，以詞頻及主題詞表判斷作為依據(jù)，選擇不是術(shù)語的常用詞，存入停用詞表文件中。對于科技政策數(shù)據(jù)的詞典的構(gòu)建，可以參見文章科技政策術(shù)語自動(dòng)識別技術(shù)[10]，實(shí)現(xiàn)科技政策詞典的構(gòu)建，此處不再贅述。

2.2 科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析方法

科技政策內(nèi)容分析是指利用計(jì)算機(jī)處理技術(shù)自動(dòng)地從科技政策文本中提取簡練且有代表性的語句，識別出文本的核心內(nèi)容或用戶感興趣的語句內(nèi)容?？萍颊呶谋局庇^表現(xiàn)為公文化、規(guī)整化的長文本。公文化體現(xiàn)在政策法規(guī)遣詞造句較為嚴(yán)謹(jǐn)，包含大量的公文用詞；規(guī)整化表現(xiàn)在部分政策法規(guī)分條目論述，形式規(guī)范，每條內(nèi)容的聯(lián)系性一般不大，區(qū)別于普通敘述性文章和科技論文?？萍颊邤?shù)據(jù)內(nèi)容還有低噪聲和高冗余的特點(diǎn)，低噪聲的特點(diǎn)指的是科技政策文本行文規(guī)范，沒有特殊符號和網(wǎng)絡(luò)用語；高冗余的特點(diǎn)指的是指有關(guān)某個(gè)主題的政策用語有可能會十分相似。因此，適用于科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容特點(diǎn)的分析方法應(yīng)以計(jì)算政策法規(guī)的重要語句為重點(diǎn)，而語句權(quán)重的計(jì)算是判斷重要語句的依據(jù)。其計(jì)算上，我們重點(diǎn)使用特征組合方法。特征組合的方法是將數(shù)據(jù)中語句的多個(gè)特征按一定方式組合，然后根據(jù)對每個(gè)特征的計(jì)算和特征組合后計(jì)算值進(jìn)行排序，抽取出相對重要的語句。常使用的特征包括：詞頻、與標(biāo)題的相似度、句子位置、線索詞等?；诳萍颊邤?shù)據(jù)內(nèi)容的特點(diǎn)，本文使用的特征是詞頻、語句與標(biāo)題的相似度、語句的技術(shù)強(qiáng)度等。

2.2.1 基于詞頻的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算

詞頻較大則代表詞的重要性更高，那么包含重要性高的詞越多的語句的重要性越大，則更有可能稱為重要句。這點(diǎn)對于科技政策文本重要語句的分析同樣適用。該方法是將詞頻作為詞語的權(quán)重，再根據(jù)詞語的權(quán)重來計(jì)算語句的權(quán)重，其假設(shè)文本是語句的線性排列，語句是詞的線性排列，若一個(gè)語句中權(quán)重高的詞匯越多，那么其包含的信息量就越大，因此這個(gè)語句就越重要?；谠摷僭O(shè)，本文此處做如下改進(jìn)：基于詞頻的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算不是衡量語句中的每個(gè)詞的權(quán)重，而是結(jié)合科技政策數(shù)據(jù)詞典和停用詞表處理來衡量語句中每個(gè)術(shù)語的權(quán)重，這是由于語句中不僅包含有實(shí)際含義的詞語，也包含一些停用詞、無意義虛詞，而詞典中的術(shù)語是本領(lǐng)域中專業(yè)概念的集合，理論上語句中的術(shù)語包含了語句的主要思想。因此，本文在計(jì)算語句權(quán)重時(shí)，考慮語句中每個(gè)術(shù)語的權(quán)重，既可以簡化計(jì)算又能提高計(jì)算準(zhǔn)確率。計(jì)算方法如下：

2.2.2 基于標(biāo)題相似度的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算

科技政策數(shù)據(jù)文本的標(biāo)題是一個(gè)很重要的信息，標(biāo)題通常與文章的中心內(nèi)容相關(guān)性很大。由于科技政策文本具有公文化、規(guī)整化的特性，其標(biāo)題通常較為簡潔且歸納了該政策的核心內(nèi)容，因此出現(xiàn)在標(biāo)題中的詞理論上具有更高的權(quán)重。基于該假設(shè)，本文通過語句與標(biāo)題的相似度計(jì)算來進(jìn)一步衡量語句的權(quán)重，語句與標(biāo)題的相似度的計(jì)算采用基于向量空間模型的相似度計(jì)算方法。向量空間模型是最常用的語句、文檔相似度度量模型，其優(yōu)點(diǎn)是基于線性的模型利用統(tǒng)計(jì)的手段解決語義的問題，計(jì)算方法簡單且效率較高。本文研究是基于向量空間模型的原理，利用術(shù)語庫形成的詞典對每個(gè)語句和標(biāo)題進(jìn)行分詞，把語句和標(biāo)題用其含有的術(shù)語即特征項(xiàng)的向量表示出來，然后計(jì)算語句與其對應(yīng)標(biāo)題的向量間的夾角，向量夾角越小，標(biāo)題與語句的相似度越高。語句與標(biāo)題的相似度的計(jì)算公式如下：

2.2.3 基于技術(shù)強(qiáng)度的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算

在某種意義上，我國的科技政策具有指導(dǎo)科技創(chuàng)新發(fā)展的意義，科技政策法規(guī)內(nèi)容往往會涉及技術(shù)術(shù)語。我們可以假設(shè)：如果在某個(gè)科技政策法規(guī)的語句中包含有科技術(shù)語，則這個(gè)含有科技術(shù)語的語句，我們認(rèn)為它相對其它不包含科技術(shù)語的語句是更重要的。2012年，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所組織編撰了漢語科技詞系統(tǒng)，其中包含新能源汽車等領(lǐng)域的核心科技術(shù)語集、非核心科技術(shù)語集和相關(guān)科技術(shù)語集等。依據(jù)漢語科技詞系統(tǒng)的內(nèi)容，本文設(shè)計(jì)如下基于技術(shù)強(qiáng)度的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算方法。

如果科技政策的語句中含有核心科技術(shù)語，則該語句的技術(shù)強(qiáng)度權(quán)值為0.8；如果科技政策的語句中含有非核心科技術(shù)語，則該語句的技術(shù)強(qiáng)度權(quán)值為0.5；如果科技政策的語句中含有相關(guān)科技術(shù)語，則該語句的技術(shù)強(qiáng)度權(quán)值為0.3；對于其他情況，該語句的技術(shù)強(qiáng)度權(quán)值為0.1。

綜上，本文提出的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的重要性計(jì)算公式如下：

3 實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證本文提出的科技政策數(shù)據(jù)分析方法的有效性，本文設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)平臺，應(yīng)用本文提出的方法并進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是新能源汽車領(lǐng)域的科技政策數(shù)據(jù)。系統(tǒng)平臺實(shí)現(xiàn)科技政策數(shù)據(jù)集中每篇科技政策文本內(nèi)容的每個(gè)句子重要性權(quán)重計(jì)算。權(quán)重計(jì)算的主要內(nèi)容涉及3個(gè)方面：一是基于詞頻的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算；二是基于標(biāo)題相似度的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算；三是基于技術(shù)強(qiáng)度的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容權(quán)重計(jì)算。科技政策數(shù)據(jù)的分析方法流程如圖1所示，通過實(shí)驗(yàn)處理后，實(shí)現(xiàn)科技政策數(shù)據(jù)集中的語句內(nèi)容，按照重要性計(jì)算值的高低進(jìn)行排序輸出。

科技政策的數(shù)據(jù)內(nèi)容按policy（Importance_value）值從大到小排序，將內(nèi)容中的句子依次輸出，本文抽取部分所得結(jié)果（見表1）進(jìn)行分析。表1是隨機(jī)選取的5條政策法規(guī)，列舉5條政策法規(guī)內(nèi)容中重要性值最高和最低的語句。以隨機(jī)抽取的例子來看，第一條政策，其重要性值最高的語句描述的是政策制定的目的，重要性值最低的語句描述的是住宅小區(qū)物業(yè)服務(wù)企業(yè)對業(yè)主提出的要求；第二條政策，其重要性最高的句子描述的是政策目的主題內(nèi)容，重要性值最低的句子描述地區(qū)實(shí)施方式；第三條政策，其重要性值最高的語句描述的是政策的適用范圍，重要性值最低的語句描述的是政策實(shí)施的條件；第四條政策，其重要性值最高的語句描述的是廣州新能源汽車推廣應(yīng)用的方案，具有總括性，重要性值最低的語句描述的是探索具體的商業(yè)模式；第五條政策，其重要性值最高的語句描述的新能源汽車推廣的意義，重要性值最低的語句描述推廣應(yīng)用結(jié)果?？梢钥闯觯匾灾蹈叩恼Z句包含的信息內(nèi)容豐富程度和重要程度相對來說比重要性值低的語句高，這些結(jié)果可在一定程度上證明本方法的可行性。系統(tǒng)平臺的界面如圖2所示，該系統(tǒng)平臺實(shí)現(xiàn)科技政策數(shù)據(jù)的自動(dòng)分析，提供語句級的科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容重要性分析和數(shù)據(jù)內(nèi)容顯示功能。

4 結(jié) 論

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，人們獲取科技政策數(shù)據(jù)的途徑和方式越來越方便和快捷，與此同時(shí)，其也導(dǎo)致政策法規(guī)的數(shù)據(jù)規(guī)模日益龐大，涉及的數(shù)據(jù)內(nèi)容寬泛且復(fù)雜。如何從數(shù)據(jù)規(guī)模大且數(shù)據(jù)內(nèi)容各不相同的科技政策數(shù)據(jù)中，分析其中的有價(jià)值數(shù)據(jù)內(nèi)容是非常必要的。本文在已有的科技政策領(lǐng)域術(shù)語獲取方法基礎(chǔ)之上，實(shí)現(xiàn)了科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的深層次語義分析。針對目前關(guān)于科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容分析研究較為匱乏的局面，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了一個(gè)科技政策數(shù)據(jù)內(nèi)容的分析方法，旨在通過計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理的方法提煉出相對重要的科技政策語句，進(jìn)而幫助有查詢意圖的用戶快捷、準(zhǔn)確地找到其目標(biāo)政策語句，為未來實(shí)現(xiàn)面向海量政策法規(guī)數(shù)據(jù)集的快速檢索、分析和導(dǎo)航奠定分析方法和技術(shù)基礎(chǔ)。

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（實(shí)習(xí)編輯：陳 媛）