基于自然语言处理技术的中国氢能政策数据挖掘研究

• Published in: 中国科学院院刊 Vol. 39; no. 6; pp. 1032 - 1046
• Main Authors: 黄冬玲, 刘源, 袁小帅, 靳国忠, 蔡远航, 刘俐, 曹恒, 李婉君, 蔡睿
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中国科学院大连化学物理研究所 大连 116023%中国科学院大连化学物理研究所 大连 116023 20.06.2024; 大连工业大学 信息科学与工程学院 大连 116034%中国科学院大连化学物理研究所 大连 116023; 大连大学 信息工程学院 大连 116022%大连工业大学 信息科学与工程学院 大连 116034
• Subjects: 自然语言处理技术; natural language processing; data mining; policy analysis; 氢能政策; 政策分析; 数据挖掘; hydrogen policy
• ISSN: 1000-3045
• DOI: 10.16418/j.issn.1000-3045.20230314001

党的二十大报告指出,"积极稳妥推进碳达峰碳中和""加快规划建设新型能源体系".氢能作为绿色低碳的二次能源,在促进可再生能源规模化高效利用、推动交通领域能源替代、加快工业领域深度脱碳等方面具有应用前景,是建设新型能源体系不可或缺的组成部分,也是实现碳达峰、碳中和的重要绿色解决方案.为全面系统研究我国氢能政策体系,文章调研621份我国中央和地方政府发布的氢能政策文件,基于政策信息学,利用自然语言处理技术挖掘氢能政策要素信息和结构化数据指标,结合文本分析、定量分析和数据可视化分析研究氢能政策发展演化轨迹、产业区域格局及产业链布局等特征,该研究框架及分析方法有利于提高研究氢能政策的系统性和时效性.基于上述研究,文章最后针对我国氢能产业的薄弱环节提出加速发展的政策建议.