基于文本挖掘的我国人工智能产业政策量化研究

发布时间：2021-01-29 17:10

　　本研究基于文本挖掘的方法,运用Python、Gephi等文本挖掘与图谱分析法对16个省级层面的人工智能规划进行了量化分析。研究发现,东北和东南地区人工智能规划出台较为集中;企业是人工智能产业发展中的创新主体;以智能芯片为代表的人工智能技术和以AI+医疗为代表的技术的产业化、应用化是当前人工智能领域关注的重点;创新、平台、人才和融合发展是发展人工智能产业的主要政策工具。最后,提出了我国未来人工智能产业高质量发展的相关政策建议。 

【文章来源】：中国电子科学研究院学报. 2018,13(06)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 研究设计
    1.1 研究方法
    1.2 数据来源
2 政策文本的数据挖掘分析
    2.1 关键词词频分析
    2.2 关联度图谱分析
3 政策工具的量化分析
    3.1 政策主体
    3.2 政策布局
    3.3 主要政策工具
4 结语
    4.1 抢抓机遇, 加快布局
    4.2 提升创新能力, 建设创新平台
    4.3 赋能现有产业, 打造现代服务业新引擎
    4.4 强化人才支撑, 发挥引领作用


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国科技服务业政策的量化与演变——基于扎根理论和文本挖掘分析[J]. 张骁,周霞,王亚丹.  中国科技论坛. 2018(06)
[2]人工智能应用现状及关键技术研究[J]. 赵楠,缐珊珊.  中国电子科学研究院学报. 2017(06)
[3]人工智能:从科学梦到新蓝海——人工智能产业发展分析及对策[J]. 朱巍,陈慧慧,田思媛,王红武.  科技进步与对策. 2016(21)
[4]人工智能面临的挑战[J]. 郑南宁.  自动化学报. 2016(05)
[5]基于文本挖掘的科技成果转化政策内部结构关系与宏观布局研究[J]. 张永安,闫瑾.  情报杂志. 2016(02)
[6]基于社会网络分析的部委专业情报机构链接关系分析[J]. 郭燕燕,杨朝峰.  情报工程. 2015(05)
[7]网络新闻中黄岩岛争端事件舆情研究——以新浪网“中菲黄岩岛争端”专题为例[J]. 邹伟,刘永学,李满春,王加胜,陈映雪.  现代图书情报技术. 2014(02)
[8]基于共词分析的我国技术创新政策结构关系研究[J]. 苏敬勤,许昕傲,李晓昂.  科技进步与对策. 2013(09)



本文编号：3007258