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user: 6. 政府工作报告省域相似性 6.1. 省域文档大数据相似性分析 定义5 (同地相似率SPSR)：为比较某一地方政府工作报告与它不同时间的报告文档的相关度，定义其同地相似率为： SPSR ( D ， W d ) = SUM ( { D = W d i } ) SUM { W d } 其中，D为目标文档，{W d }为D的最相似文档集合，这里取10个最相似文档(下同)，运算符=在这里表示W di 为D的同一地方政府、不同年份的文档，运算符SUM表示求集合元素个数。 定义6 (同市相似率SCSR)：为比较某一地方政府工作报告与它所处同一市级报告文档的相关度，定义其同市相似率为： SCSR ( D ， W d ) = SUM ( { D ≅ W d i } ) SUM { W d } 运算符≅在这里表示W di 为D的同一市级下的报告文档。 定义7 (异省相似率DPSR)：为比较某一地方政府工作报告与它不同省份报告文档的相关度，定义其异省相似率为： DPSR ( D ， W d ) = SUM ( { D ≠ W d i } ) SUM { W d } 运算符≅在这里表示W di 为D的不同省份下的报告文档。 对文档嵌入向量集 E n × d 和相对应的文档名列表，使用模型3求每篇文档的前k个最相似文档集。最相似政府文档发现模型是一个用于求解政府工作报告最相似文档集合的计算机算法，它输入经过向量化后的政府工作报告文档向量，在向量距离模块可以使用文档余弦距离或文档欧式距离公式。 6.2. 省域相似性实验结果与因素分析 对最优参数的政府工作报告文档嵌入E，使用文档相似度DCOS获取所有文档的10个最相似文档列表，然后按照省市计算该省市下所有文档的SPSR、SCSR、DPSR，取它们的平均值作为该省市的相应评估值，并统计该省市下SPSR最高的地方政府名(见表2)。 Table 2 Provincial document similarity in the optimal dimension of government work repor 省/直辖市 同地 相似率 同市 相似率 异省 相似率 最高同地相似率报告 省/直辖市 同地 相似率 同市 相似率 异省 相似率 最高同地 相似率报告 北京 0.804 0.862 0.278 北京市延庆区 江西 0.367 0.409 0.567 江西省 天津 0.689 0.781 0.340 天津市红桥区 山东 0.461 0.489 0.518 山东省青岛市 崂山区 上海 0.679 0.915 0.281 上海市 河南 0.148 0.158 0.807 河南省 河北 0.277 0.329 0.668 河北省 湖北 0.450 0.498 0.465 湖北省 山西 0.367 0.420 0.534 山西省 湖南 0.180 0.195 0.789 湖南省 辽宁 0.414 0.439 0.553 辽宁省沈阳市沈河区 广东 0.544 0.664 0.431 广东省 吉林 0.449 0.485 0.525 吉林省通化市 海南 0.499 0.575 0.322 海南省 重庆 0.486 0.602 0.495 重庆市 四川 0.433 0.493 0.455 四川省 黑龙江 0.396 0.500 0.414 黑龙江省黑河市 贵州 0.379 0.475 0.511 贵州省遵义市 桐梓县 江苏 0.527 0.588 0.259 江苏省南京市建邺区 云南 0.590 0.634 0.397 云南省 浙江 0.524 0.601 0.419 浙江省温州市洞头区 陕西 0.488 0.551 0.427 陕西省铜川市 安徽 0.378 0.405 0.556 安徽省阜阳市 甘肃 0.495 0.588 0.414 甘肃省甘南 藏族自治州 福建 0.506 0.597 0.426 福建省福州市 青海 0.562 0.609 0.416 青海省 西藏 0.718 0.718 0.489 西藏自治区 内蒙古 0.316 0.446 0.513 内蒙古自治区 宁夏 0.431 0.529 0.485 宁夏回族自治区 广西 0.379 0.470 0.521 广西壮族自治区 柳州市 新疆 0.581 0.619 0.311 新疆维吾尔自治区博尔 塔拉蒙古自治州博乐市 表2. 政府工作报告最优维度下的省域文档相似性 在求取所有政府文档的前10个最相似文档集时，分别使用文档余弦距离DCOS和文档欧式距离DEUC，对所有的政府工作报告文档，两种方式得到的政府文档相似集一致。 T-SNE是一种可用于高维数据降维的流形学习方法 [ 16 ]。文档嵌入向量降维引起的信息损失会随着维数的增加而不能弥补维数优化带来的增益，因此，这里选取200维、训练迭代次数40的文档嵌入向量使用T-SNE降维后得到可视化结果(见图6)。 图6. T-SNE降维后的政府工作报告文档嵌入向量二维可视化 政府工作报告文档嵌入向量的二维可视化，从侧面印证了省域相似性比较低的数据点，在高维空间中相对于本省市的数据点离异省市数据点文档距离更近，这是因为现实中各地的内在因素关联不同： 1) 经济活动联系并不是以省市行政区域为分割的，例如长三角经济带，江苏苏州、江苏昆山、浙江嘉兴相对本省省会来说，与上海市经济联系更加紧密，产业配套更加衔接； 2) 社会发展阶段并不是同省市就处于同一水平的，例如江苏无锡与湖南长沙经济总量相差不大，但长沙作为省会城市与同省非省会城市岳阳、衡阳等就不在一个发展阶段上。 政府工作报告在内容和结构上，不同省市的同地相似率、同市相似率和异省相似率差异较大，具体到地方政府的报告上，大致有以下几种情况： 1) 以北京市为代表的同地相似率和同市相似率显著高于异省相似率； 2) 以河南省为代表的同地相似率和同市相似率显著低于异省相似率； 3) 以湖北省为代表的同地相似率、同市相似率和异省相似率差别不大。 出现以上三种情况的主要原因，可以从地方政府的政治地位、政府官员的来源、经济教育文化差异等各方面因素做出如下分析： 1) 各地方政府官员的调动频繁程度不一，往往地方主要领导的升迁会相应的伴随着施政方向的变化，政府工作内容和政府工作报告执笔人的变化也相应的反应在各地方政府的同地相似率中； 2) 北京、上海等同地相似率和同市相似率显著高于异省相似率，由于经济地位和政治地位的塔尖位置，其政府的工作重心、行政风格、经济政治体量和卓越的公务员群体都充分渗透到其政府工作报告中显著区别于其他省市，行政风格的创新性和试点试新的领先性体现在政府工作报告的报告内容中，使得它们的政府工作报告表现为同地相似率和同市相似率很高，异省相似率低； 3) 河南和湖南等同地相似率和同市相似率显著低于异省相似率，与其产业链完整度、经济发展水平、地理位置、人口流动、教育资源及民间文化相关，湘楚文化重文教、向往外出闯荡，同时湖南紧邻广东、湖北、重庆，与广州、深圳、重庆、武汉的经济、人口往来密切，河南省内高等教育资源匮乏导致其地方政府的各级政府主要领导在外省市接受高等教育的比例大，同时河南身为人口大省又地处中原，省会城市对省内经济、文化、人口、产业的吸引力不是特别明显； 4) 湖北、四川、陕西同地相似率、同市相似率和异省相似率差别不大，由于武汉、成都、西安分别是中部、西南部、西北部地区的中心城市，其周边省市人口流入带来的文化多样性和省会城市教育、医疗、政治资源的集中性等因素都使得其同地、同时、异省相似率均比较平衡。 政府工作报告的同地、同市和异省相似率，在反映当地政府工作特色的同时，一定程度上折射了地方政府官员的文化、教育和籍贯带来的差异，这种差异体现在行文造句、语言风格上面，各省市的最高同地相似率基本为省部一级行政单位，也反映了省部级官员地域多样、执政为民、政策连续的工作特点。 结论3：同一地方政府的历年工作报告具有时间传承性，表现为其最相似的文档为其往年的政府工作报告。 结论4：高维文档嵌入求相似度时，使用向量余弦距离(余弦夹角)和使用向量正则化后的欧式距离(直线距离)几乎等效。