8大案例大模型政策文本分析直达：多媒体文件识别、词频、信息提取、分类、标注、情感分析、知识图谱、ABM建模
中国社会科学院大学商学院的徐明教授 、博士研究生陈斯洁与于静涛共同撰写文章《科技创新政策、研发投入与关键核心技术攻坚》，在工业经济顶级期刊《中国工业经济》上发表。
研究技术方法最亮眼的是用 “智能识别工具”（XGBoost 机器学习算法）处理海量政策文本和贸易数据：先从 293 个地级市 2017-2023 年的 4303 份政策文本中抓重点，再结合海关数据精准挑出 677 项关键核心技术；接着把这些政策和 1775 家 A 股企业的专利数据对应起来，用 “分批次对比” 的多期双重差分法，说清政策对技术攻坚的作用。大语言模型文本分析方法我们在《大语言模型政策文本分析与仿真建模实操》中会详细进行代码案例讲解。
文献来源：徐明,陈斯洁,于静涛.科技创新政策、研发投入与关键核心技术攻坚[J].中国工业经济,2025,(09):118-136.
《大语言模型政策文本分析与仿真建模实操》聚焦政策文本分析、大模型、政策仿真完整工具箱，涵盖多媒体文件识别、文本词频、文本信息提取、大数据分类、实体标注、情感分析、知识图谱、政策ABM建模等场景，助力政策文本分析类科研发表！
