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科技金融政策文本量化评价——基于深度学习和PMC指数模型的多元分析
科技金融政策文本量化评价——基于深度学习和PMC指数模型的多元分析
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中文摘要:
科学、有效、适配的科技金融政策,助推科技成果转化和高新技术产业化发展.本文运用深度学习中的文本挖掘模型和PMC指数模型等方法,对我国 2010-2022 年发布的 90 份国家科技金融政策文本进行综合评价.结果表明,总体上我国科技金融政策体系较为成熟,整体态势良好,设计科学,政策主题内容兼具全面性与重点性.但反馈机制及监督功能的建设仍有待进一步加强,以确保政策能够得到及时有效地调整和完善,更好地发挥其应有的作用.基于此,提出了优化和完善我国科技金融政策的对策建议.
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作者:
石祯、邵霞、文松
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作者单位:
华中科技大学
关键词:
科技金融政策
政策文本
文本挖掘
PMC指数模型
出版年:
2024
黑龙江金融
黑龙江省金融学会
黑龙江金融
影响因子:
0.096
ISSN:
1001-0432
年,卷(期):
2024.
(7)
参考文献量
8