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摘要
现有政策智能处理技术缺乏对政策文本语料的深层关联与有效聚合，这一技术瓶颈导致政策文本资源知识复用困难，碎片化文本难以转化为系统性知识。本文以政策网络、全要素网络、知识聚合为理论基础，以知识图谱为技术框架，提出基于全要素网络构建的政策文本关联聚合技术方案。研究过程以16万余篇政策为数据样本，实现了政策文本的语义表示与识别、知识关联与聚合、政策网络构建、政策知识聚合，从政策主体、客体、目标、依据、主题等多维度揭示了政策间的高度关联性，并运用SARS和COVID-19案例进行了规模化应用检验，为推动政策科学更加有效地解决社会复杂问题提供借鉴。最后面向实际应用场景，设计了具备信息整合和网络多维分析功能的政策智能分析平台原型，为提升实践应用水平提供参考。
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