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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
南 第5期 总第136期
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Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2026年10月
Journal
数据预处理 LDA主题识别 主题—变量映射 PMC指数模型分析
检索政府官网及北 进行模型训练，计 汇总各主题 主题— 经典
大法宝数据库，得 算各主题数的困惑 特征词 变量映 理论
到20份国家政策 度和一致性 射结果 依据
对特征词进
排除失效及非实质 结合pyLDAvis可视 行语义聚类 构建包含9个一级变量、
文件，完善政策文 化结果确定最优主题 44个二级变量的指标体系
种等基本信息 数为5

调用Python的Jieba库 转化为二级变量， 生成多维度投入矩阵，借
作分词处理，结合自 结合各主题特征词及 总结形成完整一 助二元赋值法计算PMC
用词典和停用词表， 语义，概括热点主题 指数，绘制曲面图并进行
构建语料库 级变量 政策评价

图1 研究方法流程图

LDA 模型是一种可从政策文本中自动提取潜
180
在主题结构的无监督机器学习方法 ［12］ 。根据主题
160
特征词及文本语义，将 5 个主题概括为：托育服务供
140
困惑度 120 给与普惠保障 ［13］ 、医育结合与健康照护 ［14］ 、人才队
100 伍与能力建设 ［15］ 、机制体系与综合监管 ［16］ 、家庭支
80 持与育儿赋能。整体上看，国家层面医育结合政策
60
已覆盖服务供给、健康照护、人才建设、监管保障和
2 4 6 8 10
主题数 家庭支持等维度，但不同主题间关注程度存在差
图2 困惑度随主题数变化的折线图 异，家庭支持与育儿赋能相关内容相对较少。

表2 医育结合政策的LDA主题及特征词
主题1： 主题2： 主题3： 主题4： 主题5：
托育服务供给与普惠保障 医育结合与健康照护 人才队伍与能力建设 机制体系与综合监管 家庭支持与育儿赋能
特征词 相对频率 特征词 相对频率 特征词 相对频率 特征词 相对频率 特征词 相对频率
托育 0.028 0 婴幼儿 0.024 5 培训 0.006 4 实施 0.012 7 支持 0.009 3
服务 0.024 0 照护 0.011 5 学习者 0.005 3 落实 0.007 8 生育 0.009 0
服务机构 0.007 6 体育健康 0.010 1 保育 0.003 0 管理 0.006 2 保障 0.007 0
家庭 0.006 7 卫生 0.008 1 教育 0.002 9 规范 0.004 8 家庭 0.006 7
普惠托育 0.003 9 药物 0.006 6 技能 0.000 8 部门 0.004 7 友好 0.003 2
设施 0.003 6 预防 0.003 3 队伍 0.000 2 标准 0.004 6 育儿 0.001 5
托位 0.003 2 医疗 0.002 1 保育人员 0.000 2 制度 0.002 8 父母 0.000 5
社区 0.002 9 保健 0.001 6 专业培训 0.000 2 监管 0.002 4 假期 0.000 2
公办 0.001 8 疾病 0.001 3 考核 0.000 1 协同 0.001 7 育儿指导 0.000 2
补贴 0.001 5 妇幼 0.000 2 资质 0.000 1 问责 0.001 5 托育补贴 0.000 1

2. PMC指数模型构建 分）、可接受（4.00~5.99 分）、良好（6.00~7.99 分）与优
PMC 指数是可量化评估政策结构完整性与设 秀（8.00~9.00分）4类 ［18］ 。计算公式如下：
计质量的多维评价工具 ［17］ 。本研究结合 LDA 主题 X~N［0，1］ （1）
识别结果、医育结合政策核心属性与既有研究框 X=XR：［0，1］ （2）
架 ［18-21］ ，构建包含 9 个一级变量、44 个二级变量的医 n X tj
Xt=∑ j = 1 T(X tj ) （3）
育结合政策 PMC 评价体系（变量设置见表 3），一级
变量涵盖政策性质、政策时效、政策文种、政策目 é 6 Z 1j + X 2∑ j = 1 X 2j + X 3∑ j = 1 X 3j ù ú +
3
3
标、政策质量、政策视角、政策内容、政策对象与政 ê ê ê X 1∑ j = 1 6 3 3 ú ú
ê ê
5
4
3
策领域；二级变量采用二元赋值法，文本包含对应 PMC= X 4∑ j = 1 X 4j + X 5∑ j = 1 X 5j + X 6∑ j = 1 X 6j + ú ú ú ú （4）
ê ê
3
4
5
内容赋值为 1，反之为 0。参照 Ruiz Estrada 的等级 ê ê X 7j X 8j X 9j ú ú
10 5 5 ú
ë êX 7∑ j = 1 10 + X 8∑ j = 1 5 + X 9∑ j = 1 5 û
划分标准，按 9 分制将评价结果划分为不良（0~3.99