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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王菲菲 赵旭
[目的/意义]从论文层面计量角度出发,针对不同科研人员阅读文献的需求,综合传统计量指标和新型社媒网络指标,提出核心文献价值测度与识别的思路与框架,进而为领域科学研究推进、科研管理服务开展提供一定的参考。[方法/过程]将核心文献划分为经典、热门和前沿三类,综合多重指标运用熵权法和主成分分析方法构建文献价值测度体系,并以人工智能领域为例进行实证研究。[结果/结论]实现了针对不同科研需求的人工智能领域核心文献识别与推荐,揭示了不同类型核心文献所属方向、所载期刊、所选指标、时序影响等方面的差异。[局限]纯粹客观赋
关键词：
计量分析 核心文献 价值识别 人工智能
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 李新来 李丹阳
[目的/意义]通过专利引证可以挖掘出有重要影响力的核心专利,从而制定针对核心专利的专利布局。[方法/过程]文章以德温特专利数据库为数据来源,采用专利计量及前向引证指标对人工智能领域的专利数据进行分析,首先根据专利被引频次对核心专利进行挖掘,然后以被引频次排名第一的专利US5963940-A为例分析了该专利的历年引文频次、引证对象及多级引证网络。[结果/结论]专利US5963940-A从1994—2015年连续21年被后续专利技术所引用,得到了本领域专利申请人的持续关注;该专利的主要引证对象包括谷歌、JumpTap、IBM、VoiceBox、微软等企业,并且存在竞争关系;而该专利的一级和二级引证网络表征了US5963940-A在整个人工智能领域的技术扩散、技术延伸以及技术发展。基于以上分析,从而制定针对核心专利的专利布局,主要包括围栏式布局与糖衣式布局。[局限]针对多个核心专利的组合分析及大量专利数据的多级引证网络有待进一步分析。
关键词：
专利引证 核心专利 专利布局 人工智能
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王菲菲 贾晨冉 刘俊婉
以人工智能领域论文和学者为研究对象,探讨科技项目资助对论文产出绩效的作用效率。运用负二项回归分析不同国家、领域资助种类、强度对论文引用和载文期刊水平的影响,结果发现,各项资助指标均可提升论文质量,但在不同地域和研究方向上的作用效果有所差异。运用倾向得分分层和线性回归,从发文、被引量和h指数角度测度资助对学者产出绩效提升的有效性,结果发现,资助能够显著提升学者产出力和影响力。通过Tobit回归测度资助项目数量和金额对不同年龄群体学者发文、被引量与变化率等指标的影响,结果发现,资助项目数量增加可整体提升学者产出绩效,资助金额增加更能扩大产出力和影响力的动态提升幅度。据此,提出资助改进策略和评审机制优化等相关建议。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
王林旭 严承希
[目的/意义]作为一门与信息技术密切关联的学科,近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景,强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用,能为情报学相关研究的发展提供一定的参考与启示。[研究设计/方法]聚焦情报学领域人工智能相关研究,从高被引论文、文献共引、主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。[结论/发现]归纳了人工智能研究对情报学的影响,主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面,并从理论创新、研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。[创新/价值]通过对情报学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究,探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规律,为相关领域学者提供一定借鉴与启发。
[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] 科技管理研究
[作者]
唐露源 谢士尧 徐源
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。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]探索构建高校可转化专利识别模型，精准锁定存在转化价值的专利，对提升高校专利转化效率具有促进作用。[方法/过程] 以人工智能领域为例，首先结合已有研究中使用的专利评估指标，从数据易获取性角度出发，确定了16个指标，并应用主成分分析探索指标之间的相关性，实现对重要指标的筛选；进而，将LDA模型与K-means算法结合，确定专利的技术主题，并与专利评估指标进行融合构建专利特征矩阵；最后，利用AdaBoost算法进行识别模型构建，并应用到对高校可转化专利的识别中，获取每件专利的可转化概率，仿照标准十分评估方法对专利进行划分，确定具备转化价值的专利。[结果/结论] 结果显示，将专利技术主题与评估指标融合后，AdaBoost算法分类准确度提高了10%；通过对高校专利的识别，专利可转化概率呈对数常态分布，具备转化价值的专利比重为22.47%，验证了模型的有效性，为高校专利价值评估研究提供了新的研究思路，也为高校科技成果管理部门的专利运营及企业对高校核心专利的识别提供了实践方案。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
袁毅 季泽豪
人工智能涉及人类社会的各个领域，跨学科是其基本特性，研究人工智能的跨学科结构、子学科间的关系，对于政府制订人工智能的人才和产业发展战略具有重要意义。本文从Web of Science采集人工智能相关文献的题录数据为实验对象，运用文献计量、社会网络分析等方法，从学科网络、学科群、学科个体、学科核心词这4重视角分析，揭示人工智能的跨学科特性。研究发现：①人工智能相关文献包含237个学科，占Web of Science 核心合集学科数的94%，具有很强的跨学科特性。②人工智能的学科自然聚类成了15个学科群，其中有5大学科群在学科生态中处于成熟、核心的地位；③ 计算机、材料等5大学科的人工智能研究成果数量最多且对其他学科人工智能影响最大；医学、药学等生命科学类人工智能文献被引量最大，该领域具有高质量的人工智能研究成果。④基于学科特色核心词的人工智能子学科间亲疏关系显示，约三分之二的子学科关系较为亲密，但存在“亲者极亲，疏者极疏”的现象。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王曰芬 曹嘉君 余厚强 邹本涛
[目的/意义]在人工智能持续快速发展的背景下,借助于数据分析进行人工智能领域突变术语的识别,揭示人工智能领域的研究前沿及其态势的演变状况,以为科学研究与政策制定提供数据支撑和决策参考。[方法/过程]在对研究前沿综述的基础上,以WoS核心合集为数据源,采集与处理人工智能研究的文献数据,利用突变检测算法识别出突变术语,从整体内容、突变持续区间、突变初始年限以及突变时间和词频相结合的角度进行研究前沿的识别与具体演进分析。[结果/结论]人工智能研究前沿由理论研究向技术方法和算法研究演变,整体上处于持续稳定的发展状态中;在学习模型和算法上出现新的发展思路,以智能应用为目标;同时,移动设备、能源消耗以及标准测试数据等研究发展得较快。[局限]主题术语可能存在分词误差,需追踪到实际文献中的主题词进行修正。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张春博 丁堃 贾龙飞
人工智能是当代工程科技前沿研究中的学科领域之一,也是国家科技发展规划的重点领域和优先主题。以EI Compendex数据库收录的国际人工智能领域权威学术会议AAAI2002-2011年的会议论文为研究对象,运用科学计量学方法和可视化技术,绘制当代国际人工智能领域的知识图谱,对包括国别、机构和作者在内的研究力量分布以及热点、前沿和所涉学科在内的主题内容进行分析和总结。此外,通过对知识图谱的深度解读,发现科学计量及可视化方法在探析学科领域研究主题时,既需改进自身的方法工具,也应与内容分析及作者行文模式等研究相结合。
[期刊] 情报学报
[作者]
王双 赵筱媛 潘云涛 王运红
学术谱系是基于学术传承关系关联起来的由学者组成的学术群体。先进的学术传承是一个优秀学术谱系不断繁衍的内在动力。本研究从学术背景、学术师承、学术网络三个维度构建分析框架,以图灵奖人工智能领域获奖者履历和学术产出作为数据源开展实证研究,综合运用科学计量与情报学理论,结合履历分析和社会网络分析方法,探讨科技人才成长的一般特征和规律。研究结果可以为发现人才、引进人才提供借鉴。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
徐家天泽 程如烟 姜桂兴
作为当前科学研究的主要方式之一，科研合作能够有效提高科研产出的质量与数量。本文基于中国人工智能领域1980—2019年Web of Science合著论文，采用文献计量与社会网络分析构建科研合作网络，对中国人工智能领域国际合作情况进行研究，并探索中国人工智能领域高水平国际合作发展趋势，为未来相关研究提供借鉴。
关键词：
合著论文 国际合作 人工智能
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
宋凯
校企合作代表的是知识系统与产业系统间的合作,企业选择合适的高校进行产学研合作对提升企业技术创新能力、促进校企联动发展具有重要意义。文章从企业视角出发,提出一种基于专利计量的校企合作伙伴选择方法,采用主题模型获取技术领域下的多个技术主题,结合Z分数和Sen’s斜率估计法对主题类型进行划分,统计特定企业在不同类型主题上的专利布局;利用离散度指标Gini系数计算高校专利被引用次数和专利许可/转让次数的均衡程度,并融合高校专利授权量以及与特定企业竞争对手的专利相似度,形成高校技术竞争度指标,对技术主题下的高校科技创新能力进行排名。实证发现,文章提出的校企合作伙伴选择方法能够解决企业在校企合作过程中面临的"合作什么"和"与谁合作"问题,从而为提升校企合作效率提供实践指导。
[期刊] 情报学报
[作者]
冉从敬 田文芳
在新一轮科技革命和产业变革加速发展的大背景下，如何在新技术不断涌现的技术大海中精准找到和识别出有颠覆性潜力的新兴技术，对于国家、企业参与主体和相关商业投资机构把握科技创新发展趋势和方向、合理配置科技资源、提前进行科技战略规划与技术布局具有重要的意义。本文提出一种基于知识增强SVM-LDA (Support Vector Machine-Latent Dirichlet Allocation)的新兴技术主题识别模型。首先，基于专家小组的先验知识，制定基础技术类别划分标准；其次，将技术类别划分标准作为先验知识输入SVM-LDA模型，得到技术主题聚类结果；再其次，基于类别主题词的加权相似度计算，确定潜在新兴关键技术；最后，以人工智能领域为例进行实证研究。采用本文模型共得到24项潜在新兴技术，主要分布在特种机器人技术、监测预警技术、视频图像处理技术、语音识别技术、自动规划和决策技术以及自然语言处理技术6个大类方向。
[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。
关键词：
颠覆性技术 技术主题 人工智能 技术识别
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