地级市-人工智能政策｜73个文本词频统计数据（1999-2026年）
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在深刻影响城市产业结构升级、数字经济发展、政府治理现代化和区域创新能力提升
地方政府工作报告是观察地方政府政策注意力的重要文本依据，基于政府工作报告文本识别人工智能相关词汇，能够在城市—年份层面较为连续地刻画地方政府对人工智能发展的关注强度及其动态变化
本数据以中国地级市政府工作报告为基础，利用文本分析方法对人工智能相关词汇进行识别和统计，构建地级市层面的人工智能政策词频指标
通过手工系统收集整理296个地级及以上城市的政府工作报告原始文件，参考姚加权（2024）、巫强（2024）、王勇（2024）等的研究思路和方法，选取73个人工智能相关关键词，并利用python对政府工作报告文本进行分词、清洗和词频统计处理，统计人工智能政策词频数量以量化政府人工智能政策支持力度，形成地级市-年份层面的人工智能政策词频统计数据
该数据可用于考察地方政府人工智能政策关注对企业数字化转型、人工智能应用、城市创新能力、产业结构升级、就业结构调整、全要素生产率、数据要素配置以及新质生产力发展等问题的影响
图1 地级市历年人工智能政策词频均值统计情况
数据名称：地级市人工智能政策｜73个文本词频统计数据
数据范围：296个地级及以上城市
时间范围：1999-2026年
样本数量：6471条
数据来源：地方政府网站
数据整理：马克数据网
更新时间：2026年6月
数据说明：内含人工智能相关的73个词频明细、扩展词频
二、整理说明
从地方政府网获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73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
一共82个指标，并额外统计扩展词频
| 行政区划代码 | 年份 | 地区 |
| 所属省份 | 文本总长度 | 仅中英文-文本总长度 |
| 文本总词频-全模式 | 文本总词频-精确模式 | 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.
各年份统计情况
地级市人工智能政策词频统计数据_Excel格式
地级市人工智能政策词频统计数据（精确词汇）_stata格式
地级市人工智能政策词频统计数据（扩展词汇）_stata格式
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