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[期刊] 图书情报工作  [作者] 吕鲲  项旻昊  靖继鹏  
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
[期刊] 中国科技论坛  [作者] 王海军   于佳文  
颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题,本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征,从专利和微博视角切入,构建颠覆性技术主题识别模型,并以人工智能领域为研究对象,验证所提模型的可行性和有效性。进一步地,分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系,可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 许佳琪   汪雪锋   陈虹枢   雷鸣  
[目的/意义]颠覆性技术是引领当今世界经济发展的关键驱动力,跨领域颠覆性技术往往对技术的发展具有更加深刻的价值和意义,预先科学准确地识别跨领域颠覆性技术,是超前捕获技术发展方向并抢占科技竞争主动权的关键。[方法/过程]基于跨领域融合创新思想,构建跨领域颠覆性技术主题的识别方法和总体框架。具体采用ISI-OST-INPI分类体系与Rao-Stirling多样性指数,综合考虑专利所涉及技术领域的多样性、均匀度和差异性,对跨领域专利进行筛选后,运用文本挖掘和社会网络分析方法,构建跨领域专利关键词时序共现网络并聚类形成技术主题,并从网络内部知识流动的角度,结合跨领域颠覆性技术特征构建多维测度指标与综合得分,识别跨领域颠覆性技术主题。最后选取脑科学专利开展实证研究。[结果/结论 ]结果表明,类脑器官培育和神经干细胞的移植分化、脑机接口技术及应用、神经形态计算3个技术主题具有较强的跨领域颠覆性特征,并通过资料验证法进行结果验证,证明识别方法的可行性和有效性。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 赵玉桐  杨建林  
[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架,结合应用场景识别颠覆性技术,为颠覆性技术的遴选和培育提供参考,助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先,基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测;其次,依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码;最后,基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本,提取专利关键词进行共现分析,根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词,并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域为实证领域,识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性,验证了方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 赵一鸣   孙运涛   孙晓蕾  
[目的/意义]颠覆性技术作为产业革命的核心驱动力,可以迅速颠覆现有技术的发展轨迹,具有强大的破坏力。实现颠覆性技术的早期识别可以帮助企业和国家尽早实施战略布局,促进技术创新与产业升级。[方法/过程]综合多源异构数据,从新颖性、前瞻性、可行性和关注度4个维度,运用熵权TOPSIS法,构建颠覆性技术早期识别模型,并在氢能源领域进行实验验证。[结果/结论 ]研究结果表明,太阳能分解水制氢、物理吸附储氢和质子交换膜燃料电池是最具颠覆性潜力的氢能源领域技术。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 陈伟   王莉晓  
[目的 /意义]依据颠覆性技术发展早期特征建立弱信号识别指标体系,基于不同信号的特征差异和多源数据视角设计多信号过滤器,实现颠覆性技术早期识别。[方法 /过程]构建颠覆性技术弱信号识别漏斗模型,选取新颖性、弱信号潜力性特征指标设计主流技术信号过滤器,选取持续性、高价值性特征指标设计噪声信号过滤器,选取突变性、前瞻性特征指标设计渐进性创新弱信号过滤器,分层过滤掉主流技术信号、噪声信号和渐进性创新弱信号,筛选出颠覆性技术弱信号。[结果 /结论 ]选取储氢领域开展实证分析,通过对储氢领域颠覆性技术弱信号识别结果进行战略规划及权威报告验证,证明了方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 单晓红  韩晟熙  刘晓燕  
[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响,无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用,准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒,对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先,利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次,基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征,引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别,实现颠覆性技术的识别。最后,以人工智能领域为例验证本文提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别,研究识别出人工智能领域的七项颠覆性技术,包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权,加快颠覆性技术布局。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王秀红  王欣  王少凡  刘浩东  张宗毅  
[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势,如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识,首先,构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型,以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题,实现更深层次的显著特征主题识别,并通过聚类效果评价指标检验其识别效果,进一步结合专家知识判定关键技术主题名称,对主题间内在联系判定,最终识别出关键技术。其次,运用突变性表征颠覆性技术内在特质,基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测,将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据,从而识别出颠覆性技术。最后,结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例,以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源,进行实证分析,验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 马亚雪   王嘉杰   巴志超   孙建军  
[目的 /意义]颠覆性技术对国家的政治、经济与社会安全起到重要的支撑作用。准确识别颠覆性技术特征,对于预见技术创新发展方向、优化国家创新战略布局具有重要意义。[方法 /过程]聚焦专利引证科学论文(即后向科学引文)的知识特征对颠覆性技术的预见能力,首先,从被引科学论文的知识内容特征和施被引文献的知识关联特征两个方面,量化专利后向科学引文的知识特征;然后,采用逐步回归法初步识别与专利创新程度具有显著关联的候选特征;最后,引入机器学习算法与SHapley Additive exPlanations (SHAP)模型深度解析后向科学引文知识特征与专利创新程度的关联关系,进而识别具有颠覆性技术预测能力的专利后向科学引文知识特征。[结果 /结论 ]基因工程领域的实证分析结果显示,除被引论文的知识组合新颖性外,其余后向科学引文知识特征均与专利创新程度存在显著的非线性关联关系。在一定阈值范围内,颠覆性技术的后向科学引文可能表现出较低的知识影响力和知识元多样性、较强的知识跨学科性,并且与施引专利之间存在较长的发表时间间隔和较大的知识内容相关性。
[期刊] 科技进步与对策  [作者] 安欣   刘迪航   徐硕  
颠覆性技术是促进国民经济发展和提升大国博弈实力的关键因素,培育和发展颠覆性技术意义重大、影响深远。建设美丽中国是时代的责任,实现碳达峰碳中和是大势所趋。从学术论文、专利以及基于Google Trends数据的社会媒体数据出发,构建多源数据融合的颠覆性技术度量方法。以增长率指标、创新性指标和社会影响力指标测度“双碳”领域颠覆性技术,综合考虑技术对科学界、技术界以及社会经济界三方面的影响;在识别过程中,采用改进后的CDTM模型解决多源数据公共主题提取的问题;通过客观赋权计算颠覆性指数得分,度量主题的颠覆性。实证分析识别出4项“双碳”领域的颠覆性技术,分别是生物炭吸附技术、有机生物炭基肥料制备技术、生物质裂解生物炭技术和生物质热解生物炭技术。四项技术均与国际认可的CCUS技术相关,中国和美国在“双碳”领域研究中占据优势地位。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 陈之瑶   罗军   莎薇   侯小星  
为实现我国颠覆性技术创新项目的精准遴选,促进颠覆性创新产业的培育发展,在分析梳理国内外关于颠覆性技术创新项目遴选、立项决策管理方面研究的基础上,分析对比颠覆性技术创新项目与一般科技计划项目的特征属性差异,借鉴海尔迈耶问题的做法,结合当前政策导向,针对颠覆性技术具有隐蔽性、破坏性、不确定性的特征属性,提出相应的项目遴选角度和评审标准的思路,并利用层次分析法构建颠覆性技术创新项目立项评价的三级指标体系。从项目影响力、项目可能性两方面构建颠覆性技术创新项目的决策矩阵模型,为颠覆性创新项目立项决策提供判断依据。
[期刊] 情报学报  [作者] 席笑文  郭颖  宋欣娜  王瑾  
技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成"词粒度"层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD (nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。
[期刊] 情报学报  [作者] 冯立杰   秦浩   王金凤   刘鹏   仵轩   张芷芯  
作为推动社会进步与经济发展的重要力量,如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法,是对已有研究理论和方法的重要补充。第一,检索相关领域专利数据,对数据进行划分;第二,基于颠覆性技术的特征,选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系,并计算其技术影响力;第三,依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系,预测出候选颠覆性技术,并结合BERTopic提取技术主题;第四,通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题,并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价;第五,通过语义相似度,将社会主题与技术主题匹配映射,以对技术主题进行分类,进而识别出潜在颠覆性技术;第六,以医疗机器人为例,阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明,Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%,优于其他模型;将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型;识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术,能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
[期刊] 情报学报  [作者] 刘俊婉   庞博   徐硕  
基于专利的弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系相结合的方法,开展颠覆性技术早期识别,为颠覆性技术的早期识别提供一套有效的方法和思路。利用专利信息进行领域弱信号探测,利用LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型从领域专利内容中抽取主题,基于弱函数对主题进行过滤得到包含弱信号的主题集合,进一步通过预兆函数对弱信号主题包含的术语进行过滤,得到该研究领域弱信号术语集合及其对应的专利集合。基于技术颠覆性潜力测度指标体系,对包含弱信号术语的专利进行颠覆性潜力测度,最终得到目标领域具有颠覆性潜力的技术,为该领域颠覆性技术的早期识别提供参考。以incoPat专利数据库中2008—2019年基因编辑领域的专利数据作为研究对象,结合弱信号探测模型与技术颠覆性潜力测度体系,对该领域具有颠覆性潜力的技术进行早期识别,通过与基于关键词识别的弱信号结果对比,并利用CRISPR/Cas9技术对上述颠覆性技术识别结果进行验证,证明了本文方法的可行性和有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 徐硕   李静鸿   安欣  
[目的 /意义]为识别及预判当前受到高度关注的颠覆性技术,以专利术语为基础构建颠覆性技术识别指标,并对太阳能光伏领域的专利进行实证研究。[方法 /过程]基于全文本内容,兼顾技术创新性和技术影响力两个维度,构建涵盖5个指标的颠覆性技术识别指标体系;并采用自然语言处理技术抽取专利术语,将识别问题转化为经典的二分类问题训练机器学习模型;同时针对训练样本类别分布不平衡的问题,引入决策曲线分析以确定最优的分类阈值。[结果 /结论 ]实证研究在太阳能光伏领域2 196个专利中预判出91个颠覆性专利,取得较好的预测效果,验证本文提出的颠覆性技术识别方法的有效性,为颠覆性技术预判、专利价值衡量等研究提供新的视角。
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