报告核心观点 - 基于政治局会议文本，通过AI+提示词工程，结构化提取政策表述内容，进行定性、定量分析，以解读政策倾向和强度 [4] 各部分总结 政治局会议文本结构化解读 - 需理解政治局会议文本结构特征，其全年多次召开，与经济工作相关会议集中在4、7、12月，内容模板化、结构固定，有主线和分支 [14] - 设计提示词体系让AI逐期提炼原文，构建二维政策库（时间+政策维度） [26][28] 政策语义定性研判 - AI定性分析政策语义分三步：全景感知、分层定标、强度锚定，形成五级强度划分框架 [32] - DeepSeek输出定性分析结果，如2025年4月30日会议为第4档（显著加力） [33] - 2011 - 2025年政治局会议宏观政策力度多数年份偏稳，强度集中在第1 - 2档，2020、2022、2023年后多次进入第4档 [37] 模型自主定量分析 - 基于大语言模型构建0 - 1连续评分机制，自动识别政策强度表述，不依赖人工标签 [46] - 将政治局会议评分插值至月度序列与国信指数对齐，AI给出的财政与货币政策力度评分与国信指数走势高度一致 [46] - 对各子维度AI量化，以热力图展示各维度政策力度逐期变化 [48] - 2025年4月会议环比延续去年年末基调，内需政策力度提升；同比在多政策上评分上升，总体加力 [51] 人机协同定量分析 - AI自主打分脱离国信框架，人机协同打分以国信指数为标签训练，更贴近既有体系 [59] - 国信宏观政策力度指数由标准化后的货币政策和财政政策力度指数相加得到 [62] - 2025年4月政治局会议AI宏观政策力度指数为2.75，财政政策延续强势托底，货币政策发力显著 [65] - 基于自然语言处理技术生成会议词云图，对比环比、同比高频词变化，呈现政策关注重心和走向 [68]