【摘 要】
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本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率(Term FrequencyInverse Document Frequency,TF-IDF)与基于Transformer的双向编码表征(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一种扩展CPI预测种子关键词的文本挖掘技术.采用交互式TF-IDF算法,对原始CPI预测种子关键词汇广度上进行扩展,在此基础上通过BERT"两段式"检索过滤模型深入挖掘文本信
【基金项目】
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对外经济贸易大学惠园优秀青年学者项目"基于大数据背景下的我国宏观经济监测、预测及预警研究"(18YQ04);
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本文创新地将半监督交互式关键词提取算法词频-逆向文件频率(Term FrequencyInverse Document Frequency,TF-IDF)与基于Transformer的双向编码表征(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)模型相结合,设计出一种扩展CPI预测种子关键词的文本挖掘技术.采用交互式TF-IDF算法,对原始CPI预测种子关键词汇广度上进行扩展,在此基础上通过BERT"两段式"检索过滤模型深入挖掘文本信息并匹配关键词,实现CPI预测关键词深度上的扩展,从而构建了CPI预测的关键词库.在此基础上,本文进一步对文本挖掘技术特征扩展前后的关键词建立预测模型进行对比分析.研究表明,相比于传统的关键词提取算法,交互式TF-IDF算法不仅无需借助语料库,而且还允许种子词的输入.同时,BERT模型通过迁移学习的方式对基础模型进行微调,学习特定领域知识,在CPI预测问题中很好地实现了语言表征、语义拓展与人机交互.相对于传统文本挖掘技术,本文设计的文本挖掘技术具有较强的泛化表征能力,在84个CPI预测关键种子词的基础上,扩充后的关键词对CPI具有更高的预测准确度和更充分的解释性.本文针对CPI预测问题设计的文本挖掘技术,也为建立其他宏观经济指标关键词词库提供新的研究思路与参考价值.
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航空运输是中美经贸活动、文化交流的桥梁和纽带,为中美乃至世界经济的发展做出了重要贡献。航权是开展航空运输的权利基础,是主权的体现和延伸,是基于主权基础上的权利交换。新冠肺炎疫情下确保国家安全是主权国家的首要责任和义务,一国有权对授予他国承运人的航权予以限制。新冠肺炎疫情导致履约的基础完全丧失。中国对美国航权的限制,并未剥夺美国承运人公平竞争的机会。竞争对抗将成为今后一个时期中美关系的主基调,航权必将是中美间持续关注的议题。应高度重视法律在处理对外事务中的作用,积极运用法律维护自身权益。摒弃“内外有别”的管
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