【摘 要】
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[研究目的]为实现科技政策文本内容的自动编码与多主题分类，探索一种融合BERT模型和多尺度CNN模型的多标签分类方法，得到更加丰富的政策语义特征信息。[研究方法]针对科技政策内容句的信息密度大、内涵分布不均衡等特点，通过BERT充分提取政策内容的上下文信息，增强文本的语义特征表示；然后利用多尺度、多通道的CNN-Inception模块提取更多尺度的特征，通过捕获文本的局部特征与组合不同尺度的语句特
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“科技政策大数据语义分析方法与决策支持研究”（编号:20CTQ030）研究成果之一；
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[研究目的]为实现科技政策文本内容的自动编码与多主题分类，探索一种融合BERT模型和多尺度CNN模型的多标签分类方法，得到更加丰富的政策语义特征信息。[研究方法]针对科技政策内容句的信息密度大、内涵分布不均衡等特点，通过BERT充分提取政策内容的上下文信息，增强文本的语义特征表示；然后利用多尺度、多通道的CNN-Inception模块提取更多尺度的特征，通过捕获文本的局部特征与组合不同尺度的语句特征，提升模型在多标签分类任务上的性能。[研究结论]对比实验表明，与单一BERT分类模型相比，文中提出的BERT-多尺度CNN模型的召回率与Micro-F1值显著提高，提升了科技政策多标签分类的效果。
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