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我国人工智能政策文本量化研究——政策现状与前沿趋势
被引:69
作者:
臧维
张延法
徐磊
机构:
[1] 北京工业大学经济与管理学院
来源:
基金:
北京市自然科学基金;
关键词:
人工智能;
文本挖掘;
政策工具;
政策评价;
PMC模型;
D O I:
暂无
中图分类号:
D63 [国家行政管理];
TP18 [人工智能理论];
学科分类号:
1204 ;
120401 ;
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要:
以我国公布的30份人工智能政策文本为样本,基于政策工具和PMC政策评价模型,采用文本挖掘及内容分析法,对我国当前人工智能政策文本进行量化分析。结果发现,我国人工智能政策中的需求型政策工具需进一步加强,环境型政策工具结构有待调整;通过对处于不同评价等级、针对不同产业发展政策文本的PMC指数进行比较,识别出影响我国人工智能政策文本评价等级的具体变量。最后,结合我国人工智能研究前沿趋势分析,探寻未来政策制定方向,为后续人工智能政策的制定和修改提供具体、可操作性建议。
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页数:10
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