贸易文本的主题挖掘研究

• 作者: 邵浩
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 贸易政策审议 文本挖掘 机器学习
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 60-67
• 页数: 8页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 7640字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1508-0205

摘要

针对贸易文本区别于普通文本的不同特性,提出了基于贸易政策文本的主题挖掘模型,对世界贸易组织的贸易政策审议报告进行研究,归纳出文本的主要内容和主题变化趋势,为商务部和中国驻世贸组织使团提供有价值的信息辅助,从而使得快速有效的处理大量的文本成为可能.通过大量的实验,表明了主题挖掘模型的有效性.