【摘要】针对专利技术主题识别方法存在缺少语义语境、可解释性弱和主题界定模糊等问题，提出一种融合专利结构数据和文本语义的技术主题识别分析方法。该方法以专利IPC作为结构数据改进纯文本主题建模，获取由IPC和专家分类意见指导的主题词向量，并使用word2vec模型获取专利文本语义词向量，将二者结果进行向量拼接，进而获得易于解释的精准技术主题，满足细粒度分析要求。最后，以非小细胞肺癌治疗领域作为实证研究，证实该方法的科学性、有效性和实用性。