面向气候政策的 NLP：构建整体有效气候行动的知识平台

气候变化是当今时代的紧迫问题，联合国可持续发展目标（SDG）13 要求全球气候行动。认识到紧迫性，2015 年世界各国领导人在巴黎签署协议，承诺采取自愿行动减少碳排放。然而，气候行动的规模、程度与进程在全球存在差异，尤其在发达国家与发展中国家之间。因此，从议会到社交媒体，关于气候变化的辩论与讨论汇集了来自广泛来源的数据，这对政策设计与实施至关重要。不足之处在于，我们目前缺乏机制来汇聚结构化与非结构化数据源中涌现的分散全球知识。本文从主题上探讨如何将 NLP 技术用于气候政策研究并惠及社会。特别地，我们通过四种方法例证 NLP 与气候政策研究的共生。第一种利用自动化内容分析处理气候政策相关主要议题。第二种方法考察主要行为体叙事对气候政策的观点（情感）。第三种技术探究气候行为体对亲或反气候取向的信念。最后，我们讨论构建气候知识图谱。本主题论文进一步主张，创建知识平台有助于制定整体气候政策与有效气候行动。此类知识平台将整合来自政府、企业、公民社会与科学界等不同社会部门政策行为体的多元观点。研究成果将提升有效气候行动的价值，因为决策者可通过综合平台上的多元公众意见做出知情决策。