知识演化视角下论文与专利的热点技术方法对比分析——以人工智能自然语言处理领域为例
2024-05-20分类号:TP18;TP391.1;G255.53
【部门】北京理工大学经济学院 北京大学健康医疗大数据国家研究院 北京理工大学教育学院
【摘要】人工智能领域的研究成果在学术研究与工业实践之间转移流动。为揭示自然语言处理领域论文与专利中的技术方法的分布及其演化趋势,基于知识演化视角对比分析论文与专利技术方法的分布,将2013年1月到2022年12月arXiv数据集中自然语言处理领域的39 025篇论文,以及按照“关键词+IPC分类号”的检索方法在inco Pat专利数据库得到的14 654件专利数作为样本,利用维基百科分类树构建方法本体,将论文和专利映射到领域本体中,并采用配对样本T检验方法验证两者知识演化方面的滞后性。结果表明:样本论文与专利存在共同关注的技术方法,包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、注意力机制和预训练语言模型,其中前三者属于比较成熟的神经网络架构,而注意力机制随着上述神经网络架构的发展而迅速发展;专利技术方法相对论文滞后约1~2年。
【关键词】人工智能 自然语言处理 知识演化 神经网络 技术方法 文献计量 专利分析
【基金】
【所属期刊栏目】科技管理研究
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