基于人工智能的惠企政策直达快享机制研究
1. 项目研究的意义和目的（500 字）
企业的生产、运营需要惠企政策的支持。随着政府数字化改革的不断推进，各级政府不
同部门都会选择在网站上发布信息，其中也包括惠企政策。然而，当前的惠企政策发布模式
还存在以下不足：
1. 惠企政策数量众多，且往往混同其他不涉及企业的政府信息一起发布在网站上。对
于某一企业而言，与其相关的惠企政策可能只占全部惠企政策的一小部分，从大量
的政府信息中筛选出惠企政策，并进一步筛选出与自身企业生产经营相关的惠企政
策是一件相当费时费力的事情。
2. 惠企政策分布的网站零散，各级政府都有自己独立的信息发布网站，甚至政府下不
同部门之间也有自己独立的信息发布网站，这使得惠企政策依据其发布单位零散分
布于各个网站，不同网站之间也可能存在重复的惠企政策，难以收集、整理。
3. 惠企政策的发布是被动的，缺少主动推送的过程，需要企业相关人员来发布网站上
查看才能知道新发布的惠企政策。由于惠企政策具备时效性，往往当企业相关人员
在发布网站上留意到新发布的惠企政策时，该政策已经过了申请的截止时间。
为了避免上述三种情形，本项目计划研究基于人工智能的惠企政策直达快享机制，意在
让惠企政策发布后的第一时间被有需要的企业获取。
2. 主要内容和研究框架（1500 字）
本项目计划研究基于人工智能的惠企政策直达快享机制。其中，惠企政策是指在各级政
府不同部门的网站上公开发布的涉及企业生产、运营的政策信息，包括但不限于：科技惠企
政策、税费补贴减免政策、采购和招投标公告等。本项目的研究内容主要可以分为两个部分：
基于人工智能自然语言处理技术的惠企政策标签自动提取研究和基于深度学习的惠企政策
推荐算法研究。下面将针对这两部分内容分别展开介绍。
2.1 基于人工智能自然语言处理技术的惠企政策标签自动提取研究
正如前文所提到的，惠企政策数量众多，以至于难以从中筛选出需要的信息。自然语言
处理领域的文本标签提取技术可以很好地解决这一问题，如果我们可以准确地用若干条标签
描述出每条惠企政策所涉及到的领域，那么企业便可以依据标签对惠企政策进行筛选，大大
提高企业获取惠企政策的效率。并且，更进一步地，我们可以在提取标签的基础之上，设计
我们的惠企政策推荐算法。
自然语言处理领域种的标签自动提取算法一般可以分为有监督和无监督两类：
1. 有监督的标签提取算法主要是通过分类的方式进行。首先通过人工方式创建一个比
较丰富完善的词表，然后通过计算相似度判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，
autowakawaka
- 粉丝: 0
- 资源: 1
最新资源
- 永磁同步电机驱动器的自适应SDRE非线性无传感器速度控制（Matlab&Simulink实现）
- C#三轴涂胶软件源码，该软件已经在客户现场正常生产， 该软件具备一下功能： 1.可编辑轨迹的三轴插补功能 2.自动生成特定轨迹路
- 四轮转向汽车Carsim-simulink联合仿真滑模控制模型（.cpar文件 .slx文件） 包含驾驶员模型，二自由度车辆模
- 永磁同步电机矢量控制C代码，采用S-function模式仿真 全部是从项目中总结得到，与实际项目运行基本一致，可以直接复制代码移
- abaqus静力学动力学仿真分析，风振响应分析，脉动风模拟，光伏支架模态分析风致振动分析
- RJFireWall-masteercat
- led-tcp-mastebuntu
- led-tcp-masterab
- RJFireWall-masteython
- led-tcp-masteercat
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！
点击此处反馈
评论0