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| Knowledge Association and Aggregation of Large-scale Policy Texts Based on All-factor Network Construction |
| Zhang Weichong1,2, Wang Fang2,3, Zhao Hong4 |
1.Department of Law and Political Science, North China Electric Power University, Baoding 071003
2.Center for Network Society Governance, Nankai University, Tianjin 300071
3.Department of Information Resources Management, Business School, Nankai University, Tianjin 300071
4.Tongfang Knowledge Network (Beijing) Technology Co., Ltd., Beijing 100191 |
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Abstract The current policy intelligent processing technology lacks deep correlation and effective aggregation of policy text corpus. This technical bottleneck makes it difficult to reuse policy knowledge and convert fragmented texts into systematic knowledge. Guided by theories of policy network, total factor network, and knowledge aggregation, and considering knowledge graph as its technical framework, this study proposes a technical solution for policy text association and aggregation based on total factor network. Using more than 160,000 policies as data samples, we realize the semantic representation and identification of policy texts, knowledge association and aggregation, policy network construction, and policy knowledge aggregation. The high correlation between policies is revealed from multiple dimensions, such as basis and theme. Moreover, large-scale application tests carried out using SARS and COVID-19 cases can provide reference for promoting policy science to effectively solve complex social problems. Finally, a platform prototype for policy intelligent analysis with information integration and network multi-dimensional analysis functions is designed to improve the practical applicability of the technical solution proposed in this study.
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Received: 23 March 2022
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