人工智能政策-地级市、省级、中央（1954-2025年）
地级市、省级、中央人工智能73个词频，三类数据更新至2025年！
参考姚加权等（2024）、巫强等（2024）、王勇等（2024）的做法，马克团队根据中央、各省、市政府工作报告，整理和统计人工智能政策73个相关词频数据
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图1：人工智能历年相关词频和-地级市
图2：人工智能历年相关词频和-省级
数据名称：人工智能政策-地级市、省级、中央
数据范围：地级市、省级、中央
时间范围：中央（1954-2025）、省级（2002-2025）、地级市（2002-2025）
样本数量：6791条
数据来源：地方政府网站
数据整理：马克数据网
更新时间：2025年8月
更多说明：内含人工智能相关的73个词频明细、扩展词频
二、整理说明➤从地方政府网爬取工作报告原始文件
➤将报告文本整理为面板数据
➤去除停顿词，利用python的jieba库进行精确模式和全模式分词，统计词频和
(精确：'推荐', '马克', '数据网'）
(全：'推荐', '马克', '克数', '数据', '数据网'）
➤保留中英文、数字、标点符号，利用正则表达式统计60个精确词频
➤利用正则表达式统计73个扩展词频
➤保留中英文、数字，统计全文文本总长度
➤保存文本词频总数、73个词频明细、文本长度
三、数据指标| 行政区划代码 | 年份 | 地区 |
| 所属省份 | 文本总长度(字) | 仅中英文-文本总长度(字) |
| 文本总词频-全模式(个) | 文本总词频-精确模式(个) | 人工智能词频和 |
| 人工智能 | 计算机视觉 | 图像识别 |
| 知识图谱 | 智能教育 | 增强现实 |
| 智能政务 | 特征提取 | 商业智能 |
| 智能养老 | 支持向量机|SVM | 知识表示 |
| 模式识别 | 物联网 | 人机对话 |
| AI产品 | 人机交互 | 数据挖掘 |
| 智慧银行 | 智能客服 | 虚拟现实 |
| 自动驾驶 | 无人驾驶 | 智慧金融 |
| 大数据营销 | 长短期记忆|LSTM | 智能芯片 |
| 边缘计算 | 云计算 | 深度神经网络 |
| AI芯片 | 深度学习 | 特征识别 |
| 智能保险 | 智能零售 | 智能医疗 |
| 智能运输 | 智能家居 | 循环神经网络 |
| 大数据风控 | 机器人流程自动化 | 可穿戴产品 |
| 大数据平台 | 增强智能 | 大数据运营 |
| 机器翻译 | 神经网络 | 语音合成 |
| 人机协同 | 智能农业 | 智能音箱 |
| 卷积神经网络 | 问答系统 | 强化学习 |
| 大数据分析 | 自然语言处理 | 大数据管理 |
| 智能计算 | 语音交互 | 机器学习 |
| 生物识别 | 语音识别 | 智能监管 |
| 智能投顾 | 智能语音 | 声纹识别 |
| 人脸识别 | 智能体 | 大数据处理 |
| 分布式计算 | 智能传感器 | 智能搜索 |
| 智能环保 |
[1]姚加权,张锟澎,郭李鹏,等.人工智能如何提升企业生产效率？——基于劳动力技能结构调整的视角[J].管理世界,2024,40(02):101-116+133+117-122.
[2]巫强,黄孚,汪沛.人工智能技术与企业创新绩效——兼论新质生产力的赋能作用[J].财经问题研究,2024,(10):67-80.
[3]王勇,窦斌,王悦.国有企业数字化转型的赋能机制与外部效应[J].经济管理,2024,46(04):80-95.
[4]吕鲲,潘均柏,林志森,等.创新型省份建设、区域数智化和区域创新生态系统竞争力——影响机制与准自然实验[J].研究与发展管理,2024,36(06):137-150.
五、数据概览时间序列-中央级：1954-2025年无缺失
平衡面板-省级（2002-2025年）
非平衡面板-地级市
人工智能政策-中央级
人工智能政策-地级市
人工智能政策-省级
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