技术特征：
1.一种政策关联影响分析方法，其特征在于，所述方法包括：构建目标异质信息网络，构建预训练语言模型以及构建目标向量运算模型；获取待测政策数据，所述待测政策数据包括政策要素以及政策要素之间的关联关系，所述政策要素包括政策内容和政策背景；将所述待测政策数据映射至所述目标异质信息网络中，得到包含关联关系的政策要素的节点学习结果；将所述待测政策数据映射至所述预训练语言模型中，得到包含政策背景的政策内容的训练学习结果；将所述节点学习结果和训练学习结果映射至所述目标向量运算模型中，得到政策关联影响分析结果。2.如权利要求1所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，所述构建目标异质信息网络包括：获取历史政策数据，提取所述历史政策数据包括的政策要素以及政策要素之间的关联关系；将所述历史政策数据的政策要素作为节点、关联关系作为边构建异质信息网络；应用hin2vec表示学习方法对异质信息网络中的节点和边进行学习，得到包含关联关系的政策要素的节点特征向量表示；将可获得所述节点特征向量表示的异质信息网络作为所述目标异质信息网络。3.如权利要求2所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，所述构建预训练语言模型包括：构建语言模型；获取历史政策数据，提取所述历史政策数据包括的政策内容和政策背景；将所述历史政策数据的政策内容和政策背景作为训练数据；基于所述语言模型应用bert微调方法对所述训练数据进行训练微调，得到包含政策背景的政策内容的训练特征向量表示；将可获得所述训练特征向量表示的语言模型作为所述预训练语言模型。4.如权利要求3所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，所述构建目标向量运算模型包括：构建向量运算模型；获取所述节点特征向量表示和训练特征向量表示，将所述节点特征向量表示和训练特征向量表示作为运算数据映射至所述向量运算模型中；在所述向量运算模型中对运算数据进行统一向量运算，得到统一向量表示；将得到的统一向量表示进行相似度计算，得到相似度特征表示：将相似度特征表示按照设定要求进行排序得到相似度序列；利用所述向量运算模型对得到相似度序列的过程进行学习，并将学习后的向量运算模型作为所述目标向量运算模型。5.如权利要求4所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，所述将所述待测政策数据映射至所述目标异质信息网络中，得到包含关联关系的政策要素的节点学习结果包括：提取所述待测政策数据包括的政策要素以及政策要素之间的关联关系；
将所述待测政策数据的政策要素以及政策要素之间的关联关系映射至所述目标异质信息网络中；利用所述目标异质信息网络得到待测节点特征向量表示，将所述待测节点特征向量表示作为所述节点学习结果。6.如权利要求5所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，所述将所述待测政策数据映射至所述预训练语言模型中，得到包含政策背景的政策内容的训练学习结果包括：提取所述待测政策数据包括的政策内容和政策背景；将所述待测政策数据包括的政策内容和政策背景映射至所述预训练语言模型中；利用所述预训练语言模型得到待测训练特征向量表示，将所述待测训练特征向量表示作为所述训练学习结果。7.如权利要求6所述的政策关联影响分析方法，其特征在于，将所述节点学习结果和训练学习结果映射至所述目标向量运算模型中，得到政策关联影响分析结果包括；获取待测节点特征向量表示和待测训练特征向量表示；将所述待测节点特征向量表示和待测训练特征向量表示作为运算数据映射至所述目标向量运算模型中，得到待测统一向量表示；获取历史节点特征向量表示和历史训练特征向量表示；将所述历史节点特征向量表示和历史训练特征向量表示作为运算数据映射至所述向量运算模型中，得到历史统一向量表示；在所述目标向量运算模型中对所述待测统一向量表示和历史统一向量表示进行相似度计算，得到第一相似度特征表示：将得到的第一相似度特征表示按照设定要求进行排序得到第一相似度序列，将所述第一相似度序列作为所述政策关联影响分析结果。8.一种政策关联影响分析装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的政策关联影响分析方法的单元。9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器之间通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-7任一项所述的政策关联影响分析方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理执行时实现如权利要求1-7任一项所述的政策关联影响分析方法的步骤。
技术总结
本发明公开了一种政策关联影响分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：构建目标异质信息网络，构建预训练语言模型以及构建目标向量运算模型；获取待测政策数据，待测政策数据包括政策要素以及政策要素之间的关联关系，政策要素包括政策内容和政策背景；将待测政策数据映射至目标异质信息网络中，得到包含关联关系的政策要素的节点学习结果；将待测政策数据映射至预训练语言模型中，得到包含政策背景的政策内容的训练学习结果；将节点学习结果和训练学习结果映射至目标向量运算模型中，得到政策关联影响分析结果。本发明信息利用充分、分析结果准确度高。分析结果准确度高。分析结果准确度高。
技术研发人员：李秋丹 钱昊达 王林子 彭鑫 曾大军
受保护的技术使用者：中国科学院自动化研究所
技术研发日：2021.12.27
技术公布日：2022/4/15