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了解分析政策不僅能幫我們描繪出政策變遷的路線圖、了解國(guó)家各時(shí)期的發(fā)展重點(diǎn)，還能在分析過(guò)程中幫我們發(fā)掘其背后的規(guī)律，發(fā)現(xiàn)政策的演變軌跡，從而對(duì)政策趨勢(shì)進(jìn)行量化呈現(xiàn)與規(guī)律性預(yù)判。
2014年12月01日發(fā)布的《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于加強(qiáng)政府網(wǎng)站信息內(nèi)容建設(shè)的意見(jiàn)》，明確要求各級(jí)政府要將政府網(wǎng)站作為政府信息公開(kāi)的第一平臺(tái)，第一時(shí)間發(fā)布政府的政策信息?；谝陨险咭?，政策信息、政策數(shù)據(jù)的公開(kāi)透明化是合法、合規(guī)且必須的，政策文獻(xiàn)不再塵封于“深宮密闈”之中。
當(dāng)分析政策時(shí)，首先要解決的就是政策數(shù)據(jù)的獲取、梳理的工作，手工整理、分析政策數(shù)據(jù)不僅工作量大、且難免保證不會(huì)出錯(cuò)，利用傳統(tǒng)的爬蟲(chóng)工具也可能導(dǎo)致頻繁的封IP，網(wǎng)站版式變更、升級(jí)會(huì)導(dǎo)致爬取策略失效、出錯(cuò)，維護(hù)成本較高，甚至還有可能帶來(lái)其他安全風(fēng)險(xiǎn)，采購(gòu)第三方的政策數(shù)據(jù)則面臨不菲的采購(gòu)費(fèi)用，而且后續(xù)數(shù)據(jù)的更新依賴性也較強(qiáng)。
隨著近年來(lái)AI技術(shù)的發(fā)展，大型機(jī)構(gòu)已經(jīng)在政策數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)加工整合、數(shù)據(jù)分析展示等取得不錯(cuò)的成果。下文將從政策分析的不同場(chǎng)景出發(fā)，詳解達(dá)觀數(shù)據(jù)在政策數(shù)據(jù)獲取、政策數(shù)據(jù)加工等方面的實(shí)踐。
場(chǎng)景一、RPA智能獲取政策數(shù)據(jù)
RPA“Robotic Process Automation（機(jī)器人流程自動(dòng)化）”它通過(guò)模擬人的鼠標(biāo)、鍵盤操作，代替人與業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行交互，能自動(dòng)完成規(guī)則明確、重復(fù)性高的業(yè)務(wù)流程，可將人類重復(fù)枯燥的基礎(chǔ)性工作效率提高n倍，達(dá)觀RPA上手簡(jiǎn)單，沒(méi)有代碼基礎(chǔ)的人員也能完成相關(guān)的配置。在政策分析領(lǐng)域的應(yīng)用上，RPA可完全勝任政策數(shù)據(jù)的采集、整理、匯編、入庫(kù)等一系列操作。而且達(dá)觀RPA在系統(tǒng)之間集成方便、軟件是非侵入式、安全、高效，不會(huì)給相關(guān)網(wǎng)站造成安全上的隱患。
達(dá)觀RPA技術(shù)”在某政策智庫(kù)項(xiàng)目上，從政策數(shù)據(jù)的采集到加工、展示等方面的成熟應(yīng)用
場(chǎng)景二、NLP智能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類
政策數(shù)據(jù)獲取到之后，往往需要根據(jù)政策內(nèi)容，把多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一類目的梳理，如做數(shù)據(jù)的打標(biāo)或者分類，比如可以根據(jù)政策內(nèi)容可以分為基本政策、政治政策、經(jīng)濟(jì)政策、社會(huì)政策、科技政策、文化政策、產(chǎn)業(yè)政策等，便于政策的檢索和更有針對(duì)性的分析。
達(dá)觀NLP的文本分類組件,讓計(jì)算機(jī)通過(guò)預(yù)先閱讀各個(gè)類目的文檔并提取特征，完成有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，從而計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)的完成新政策的內(nèi)容歸類。例如上圖為通過(guò)“達(dá)觀NLP標(biāo)簽?zāi)Ｐ汀卑凑諊?guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類體系對(duì)政策數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類。
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達(dá)觀NLP文本分類技術(shù)”將政策智能分類在某智庫(kù)系統(tǒng)的展示效果
場(chǎng)景三、達(dá)觀NLP智能擴(kuò)充政策主題詞
政策文獻(xiàn)存在“主題詞”結(jié)構(gòu)要素，這一結(jié)構(gòu)要素的詞匯主要來(lái)源于國(guó)務(wù)院、科技部、教育部公文主題詞表等規(guī)范性資料。如“脫貧攻堅(jiān)”“一帶一路”。
政策文獻(xiàn)“主題詞”起初是為了滿足公文歸檔與分類的需要，有數(shù)量稀疏、詞匯老化、對(duì)政策內(nèi)容的揭示性不足等現(xiàn)象，如國(guó)務(wù)院主題詞表786個(gè)，自1988年修訂一來(lái)無(wú)更新，若完全遵循國(guó)務(wù)院公文主題詞表，就會(huì)遺漏很多政策文獻(xiàn)的重要信息與變化，因而政策分析需要在原有政策文獻(xiàn)“主題詞”的基礎(chǔ)上進(jìn)行更新補(bǔ)充。
“達(dá)觀智能主題詞提取模型”通過(guò)NLP（自然語(yǔ)言處理）技術(shù)，不僅可以統(tǒng)計(jì)“主題詞”頻次的高低，更能綜合考慮詞匯的獨(dú)立表義性、逆文本頻率、詞性等因素，從而一定程序上揭示政策主題的熱度與潛在關(guān)聯(lián)。例如達(dá)觀智能主題詞提取模型”對(duì)習(xí)主席出席“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇演講稿《攜手推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)》進(jìn)行分析后，得出的主題詞如下：
場(chǎng)景四、達(dá)觀知識(shí)圖譜智能展示政策關(guān)系
政策文獻(xiàn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的積累后，會(huì)形成復(fù)雜的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，政策分析者需要挖掘政策間的內(nèi)引規(guī)律，驗(yàn)證定性的主觀判斷，呈現(xiàn)政策演變軌跡。
這是一項(xiàng)非常龐雜的工作，僅依靠文字、手工記錄幾乎難以實(shí)現(xiàn)。達(dá)觀在服務(wù)客戶的過(guò)程中，主要是利用RPA結(jié)合知識(shí)圖譜技術(shù)、NLP技術(shù)，在政策數(shù)據(jù)的加工處理過(guò)程中，挖掘出政策間的引用、衍生關(guān)系，把非結(jié)構(gòu)化的政策數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖關(guān)系型數(shù)據(jù)，最終為政策分析者提供便捷、可視化的政策圖譜網(wǎng)絡(luò)。以下為達(dá)觀知識(shí)圖譜技術(shù)”依據(jù)《國(guó)務(wù)院關(guān)于加快推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”工作指導(dǎo)意見(jiàn)》為政策主題，衍生出的政策關(guān)系圖譜。
除了上文介紹的RPA、NLP、智能圖譜在政務(wù)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景之外，達(dá)觀智能辦公機(jī)器人產(chǎn)品矩陣已覆蓋金融、法律、運(yùn)營(yíng)商、電商、文娛等眾多行業(yè)的多場(chǎng)景智能化解決方案。通過(guò)機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、共光學(xué)字符識(shí)別（OCR）、知識(shí)圖譜、智能搜索、智能推薦、文檔智能審閱等自動(dòng)化與人工智能技術(shù)的結(jié)合，未來(lái)，達(dá)觀數(shù)據(jù)也將繼續(xù)助力企業(yè)快速實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。
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