本文以中央与地方政府公开发布的“双碳”政策文本为数据源，提出了“双碳”政策本体模型，采用Text Rank、LDA、Word2vec等多种方法抽取了“双碳”政策实体、属性和政策关系，使用Neo4j图数据库构建了“双碳”政策知识图谱，并通过Cypher语言实现了从多个维度将查询结果以图网络的形式呈现。

     摘要：“双碳”政策具有发布数量多、覆盖范围广、内容复杂多样等特点，现有的呈现方式难以满足知识检索和内在分析的需求。以2953条“双碳”政策文本为数据源，提出了一种基于自然语言处理的“双碳”政策知识图谱构建方法，首先构建了知识图谱模式层，定义了“双碳”政策实体、属性和关系，之后采用Text Rank关键词抽取、LDA主题建模等算法提取政策实体、属性及关系，构建了知识图谱数据层，最终将〈实体, 关系, 实体〉三元组存入Neo4j图数据库，形成“双碳”政策知识图谱。所构建的知识图谱包含2048个实体节点和32336条关系，可通过Cypher语言实现不同细粒度政策实体和关系的关联查询与可视化，挖掘“双碳”政策中的关键语义信息和政策热点，还可为智能服务提供语义增强功能，提高“双碳”政策推荐系统的效率和政策问答系统的准确度。

     关键词：“双碳”政策；知识图谱；自然语言处理；Neo4j；LDA；Text Rank

     本文基于2953条双碳政策文本，采用自顶向下的知识图谱构建方法，在模式层构建了双碳政策本体模型；在数据层使用多种抽取方式，充分抽取了双碳政策的属性和关联关系，并将政策主题、政策引用关系、政策相似度等多种关系通过neo4j以图网络的方式进行了呈现。本文的创新和贡献主要体现在以下3个方面。

     1）不同于以往以学术文献为数据源的双碳政策研究方式，本文聚焦于双碳政策本身，直接从政策文本中挖掘关键信息构建知识图谱，增强了知识图谱的实践应用价值。

     2）采用自顶向下的知识图谱构建策略, 深入挖掘双碳政策文本特性与要素，构建了层次清晰、冗余度低的双碳政策本体模型，为信息抽取和图谱构建提供支持。

     3）依托所构建的双碳政策知识图谱, 结合Neo4j图数据库的查询语言，实现了多维度政策信息的图形化查询与展示，提高了政策检索和查询的效率。

     基于自然语言处理的双碳政策知识图谱具有广泛的应用价值。首先，通过知识图谱可以分析双碳政策的时空演化，探讨双碳政策在政策目标、政策主题、政策制定者等方面的发展演化过程，同时分析不同区域政策的异质性和适应性。其次，双碳政策知识图谱有利于综合从省市级到国家级的非同源信息，方便决策者通过知识图谱的多层次分析框架解构政策信息，挖掘政策内容的内在联系和政策间的关联关系，从而提供更为全面和立体的政策理解，为决策者把握和响应双碳政策提供科学依据。最后，双碳政策知识图谱可以为政策推荐系统、问答系统等智能服务提供语义增强功能，充分利用政策间的语义关联理解用户需求，提供更高效的政策推荐和精准的政策解答。

     本文的研究仍存在改进之处。一是加强数据获取。双碳政策文本分散于多个渠道，未来研究需探索更广泛的数据收集策略，以确保数据源全面可靠。二是完善政策本体内容。现有政策本体模型在模式层的实体覆盖上尚显不足，后续研究可以从政策直接支持的行业、政策间接影响的行业等多个维度扩展本体模型，从而更全面地对双碳政策进行知识表示。三是提升抽取算法。引入能挖掘上下文语义信息的神经网络算法如BERT、GPT、LSTM 等算法，实现更准确地抽取政策文本中的语义信息。这些改进方向将成为后续研究的重点攻关领域。