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基于自然语言处理的江苏省“十三五”期间制造业演进及驱动力研究

作者

上市的：
  • Shiguang Shen公司
  • 朱朝阳
  • 陈京凡
  • 吴成成
  • 黄欣然
  • 林周（Lin Zhou）

摘要

中国制造业的发展受到了全球的关注。然而，由于数据的可访问性，对制造业的分布模式、变化和驱动力的研究受到了限制。本研究提出了一种基于自然语言处理的分类方法。运用该方法、热点检测和驱动力分析进行了案例研究，确定了江苏省“十三五”期间产业发展的驱动力。实证案例研究的主要结论如下。1） 通过采集Amap的兴趣点（POI，一种现代汽车导航系统中常用的特殊点位置）数据，提出了一种基于兴趣点名称自然语言处理的行业类型分类算法，并以江苏省为例。实证检验表明，该方法的准确度为95%，kappa系数为0.872。2） 七类制造业包括纸浆和造纸（PP）业、冶金化工（MC）业、制药制造（PM）业、机械和电子（ME）业、木家具（WF）业、纺织服装（TC）业以及农业和食品加工（AF）通过1公里×1公里的投影网格绘制了工业。还绘制了空间格局的演变图和密度场热点。3） 通过分析上述制造业数量变化的驱动力，我们发现制造业基地、距城镇距离、人口、人均GDP、距火车站距离是上述制造业变化的重要驱动因素。本研究的结果有助于指导制造业的发展，最大限度地发挥区域因素和条件的优势，并为如何优化制造业的空间布局提供见解。

建议引用

  • 沈世光（Shiguang Shen）、朱朝阳（朝阳）、范晨晶（Chenjing Fan）、吴成成（Chengcheng Wu）、黄欣然（Xinran Huang）和林周（Lin Zhou），2021年。"基于自然语言处理的江苏省“十三五”期间制造业演进及驱动力研究,"PLOS ONE系列，公共科学图书馆，第16卷（8），第1-15页，八月。
    • 手柄：RePEc:plo:pone00:0256162号
    内政部：10.1371/journal.pone.0256162
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    IDEAS上列出的参考文献

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