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[期刊] 图书情报工作
[作者]
许海云 岳増慧 雷炳旭 方曙
认为利用专利技术功效主题词与专利引文进行共现分析可直观识别核心专利簇的技术功效特征。与专利引文共现分析相比,专利技术功效主题词与专利引文的交叉共现增加了主题标识,使得基于相同标引主题词的被引专利有相似的技术主题和功效特征。同时,不同的技术功效主题词通过专利引文交叉共现,可以识别不同技术主题的关联度以及技术主题对应的功效特征。最后,选择医用显微内窥镜领域相关专利做实证分析,通过技术功效主题词-专利引文、技术主题词-专利引文以及专利引文共现分析,论证专利技术功效主题词与专利引文共现方法在核心专利挖掘方面的特征、优越性及不足。
[期刊] 情报学报
[作者]
李姝影 张鑫 许轶 许海云 张娴 朱月仙
领域重要的技术特征词在技术主题网络中具有关键核心作用,研究对比从核心专利数据集中抽取的技术特征词相对于全数据集的效率,进而探讨基于引文网络的核心专利集筛选策略对技术主题识别所产生的影响。本文借鉴了专利引用强度指标和引用滞后性特征对核心专利集进行两步筛选,研究对比核心专利集与全数据集抽取的主题特征词在词云规模、词频覆盖率、阈值选择以及技术主题划分的差异。实证分析发现,利用核心专利集抽取技术特征词有助于提升技术主题识别的效率和准确性,且基于核心专利集聚类生成的技术主题网络与领域全集的主题覆盖率较大,能够有效简化技术网络中的技术主题,更加便于专家对技术主题进行归纳与总结。
关键词：
专利技术主题识别 核心专利集 专利筛选
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
侯跃芳 崔雷 朱利娜
应用PubMed数据库的主题词/副主题词关联规则对肺肿瘤诊断的相关知识进行挖掘,并回到原文验证相关因素和肺肿瘤之间关系的有效性。将挖掘到的相关知识进行专家调查,以获得专家不知情的新知识,为科学研究及决策提供了思路。
关键词：
关联规则 主题词 数据挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
胡正银 刘春江 隗玲 杨宁 徐源 许海云 文奕
[目的 /意义]针对面向TRIZ的专利技术深度、精准挖掘的需求,设计并开发一套领域专利技术挖掘系统。[方法 /过程]首先,归纳面向TRIZ的专利技术挖掘的具体需求,分析现有工具的不足。其次,提出领域专利技术挖掘系统的体系结构,总结其关键技术及解决方案。最后,开发一套面向TRIZ的领域专利技术挖掘原型系统,并进行大口径光学元件(LAOE)领域专利技术挖掘实践。[结果 /结论]该系统基于SAO(subject-action-object)三元组与简单知识对象,集成文本挖掘技术构建细粒度、多维度的领域技术索引,
[期刊] 图书馆
[作者]
赵阳 文庭孝
专利文献是技术文件,是对技术信息的完整揭示,并在技术研发、专利布局、侵权维护等战略部署中发挥重要作用。文章采用文字综述和比较方法对国内外专利技术信息挖掘研究文献进行了系统整理和分析,指出基于专利检索、专利地图、专利引文、专利网络、专利文本挖掘的专利技术信息挖掘的优缺点,全面反映国内外专利技术信息挖掘研究现状。
关键词：
专利 技术信息 数据挖掘 文本挖掘
[期刊] 科技管理研究
[作者]
丁照琪 张建辉 许辰辉
如何从大量的专利信息中快速准确地发掘与企业产品相关的专利技术，仍然是产业界和学术界面临的难题之一。兴奋型需求往往是企业发掘的对象和产品进化的方向，因而，从企业产品创新的需求出发，提出一种需求驱动的跨领域专利技术挖掘方法：通过需求功能映射和功能泛化建立专利检索式，从专利数据库中检索专利，在专利检索式的基础上依据国际专利分类（IPC）进行拓展以保证专利挖掘数据的广泛性，并且通过对专利技术特征、引用关系、法律状态等多个方面的分析，实现对跨领域专利技术的挖掘。该方法使用自然语言处理技术，通过对专利数据的提取和分析，完成跨领域专利技术挖掘、形成了早期方案，并基于技术系统进化理论对所挖掘专利进行创新性评价。通过油烟机实例研究表明，该专利挖掘方法通过功能拓展和IPC分类号的应用，能够全面检索到与目标产品功能相关的专利信息，提高挖掘结果的准确性；且在专利挖掘过程中，引入法律信息、专利引用情况和专利技术文本相似度等指标，并可利用计算机辅助完成大部分工作，能够节省人力资源，提高专利挖掘效率和速度。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘晓英 文庭孝 孙玥莹
专利文献是一种重要的技术文本,蕴含丰富的专利技术信息,成为技术挖掘的重要对象。国内外常用的专利技术信息挖掘方法有基于网络、基于分类、基于聚类和基于信息抽取的专利技术信息挖掘方法。常用于专利技信息挖掘的工具很多,其中ROST CM6对中文专利技术信息挖掘支持性较好。以ROST CM6为基础,结合Citespace,对我国行李箱专利文献中的技术信息进行了深度挖掘和实证分析,可视化展示了不同时期我国行李箱专利技术的研发重点。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
翟东升 张京先 胡等金
[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。
[期刊] 现代情报
[作者]
段庆锋 蒋保建
SAO三元结构具有易于理解和表达的语义关系,将其作为挖掘分析的基本单元,深度分析专利文本蕴含的技术语义有助于揭示技术功效关系。从SAO结构的定义及特征出发,提出了基于SAO结构的专利技术功效图构建的思路、流程及方法,采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵,探讨了基于SAO结构的技术主题、功效主题分析方法。通过石墨烯传感器领域为例的实证研究验证了方法的有效性。
关键词：
专利 技术功效图 SAO结构 主题聚类
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋凯 冉从敬
[目的 /意义]技术机会识别是企业技术创新活动得以顺利开展的重要前提，及时发现和把握有价值的技术机会对技术创新突破意义重大。[方法 /过程]从主题挖掘与专利评估的视角提出一种技术机会识别方法，首先应用主题模型识别技术领域涵盖的技术主题并进行专利聚类；其次在技术主题层面展开细粒度分析，综合考虑技术机会应具备前沿性、价值性和时效性的重要特性，采用突变级数法和离群因子算法评估技术主题中的高价值专利和离群专利形成核心专利集，并计算每个技术主题的专利平均年龄；最后，将技术主题中的核心专利占比和专利平均年龄作为核心指标绘制技术机会识别地图，用于识别技术机会。[结果 /结论 ]以智慧农业领域为例，对所提方法进行实证，识别智慧农业领域的5个技术机会，为创新主体的技术研发提供决策支持。但识别结果的定量验证以及融合多源数据进行技术机会识别有待进一步探索。
关键词：
主题模型 价值评估 技术机会 智慧农业
[期刊] 情报杂志
[作者]
宫雪 崔雷
[目的/意义]共词网络作为一类特殊的科学知识网络,不仅能从微观层面揭示科学知识体系内部的实体关系特征,还能以其演化过程反映科学知识概念的增长规律。但目前对于共词网络的研究大多集中于"描述"阶段。对医学主题词的共现网络进行链接预测研究,试图找到一种新的预测科学发展方向的途径。[方法/过程]构建以医学主题词/副主题词为节点的共词网络,抽取没有共现关系的主要主题词/副主题词词对为研究样本,计算各个词对的公共近邻、最短路径等属性值。利用朴素贝叶斯、SMO、J48决策树3种分类算法,对词对的共现关系进行预测,并通过
关键词：
链接预测 共词网络 机器学习 知识发现
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 夏磊
本文将共现分析应用于非结构化文本文件,挖掘文本主题的语义关联。由于文本文献不同于科技文献,缺少关键字等描述信息,本文引入主题模型对文本进行语义降维,生成的主题词作为共词分析的研究对象。实验发现中频主题词能更好地反映文本的主题特征,为此,本文结合齐普夫定律和同词频理论选取中频主题词,通过共词分析识别语义关联,并采用K-means聚类算法实现主题词的聚类。本文以"创新创业"相关新闻文本进行实验,实现文本集主题词的聚类,通过实验对比分析,本文的方法能够更好地体现文本主题的语义联系。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈伟 林超然 孔令凯 李传云 杨早立
[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
胡凯 谢芬 杨滨瑜 胡新杰 刘汉霞
突破产业关键共性技术掣肘，首先需要科学识别兼具关键性和共性的产业技术，但目前国内关于关键共性技术识别的研究非常有限。遵循专利文献挖掘思路，兼顾主客观标准，运用大样本量数据集，研究提出一种产业关键共性技术识别方法，为政府制定有针对性的创新支持政策提供决策参考。以我国高校（2001—2020年）和上市公司（2006—2020年）的海量专利作为研究样本，通过构建LDA主题模型、计算专利关键性得分和共性得分，以及运用相似度分析将选择结果与工信部《产业关键共性技术发展指南（2017年）》进行相似度匹配，来识别出我国产业关键共性技术。结果显示：无论是高校还是上市公司，属于关键共性技术专利的比例均不高，二者申请专利中的比例分别为14.7%、10.2%，授权专利中的比例分别为13.8%、10.1%，高校专利占比略高于上市公司；而得分位居前列的技术主题如“电路芯片耦合”“能效模型图像”“系统数据模块”等与集成电路、人工智能、大数据等当前广受关注的关键共性技术非常一致，表明所用方法是有效、可取的。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
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