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[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] 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] 科技进步与对策
[作者]
姜南 李逸凡 刘谦 刘星
探讨前沿科技领域专利转化特征并对其进行精准识别与预测，对于我国破解“卡脖子”技术难题及实现科技自立自强具有重要意义。选取人工智能芯片专利领域，采用机器学习算法测度最优转化预测方案，分析全球范围内主要国家或地区专利成功转化影响因素，从企业/高校、国内/国际等不同层面总结专利成功转化的主要特征。结果发现：随机森林算法预测效果较好，人工智能芯片领域专利转化概率服从对数曲线分布，影响高校/企业、国内/国外专利转化特征的因素有所不同。最后，提出高校/科研机构应注重高价值专利维持和团队合作、企业应提升专利技术质量和撰写质量等政策建议。
[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] 情报理论与实践
[作者]
毛立琦 石拓 吴林 马涛
[目的/意义]针对专业领域研究人员难以从大量无监督文本数据中，快速获取领域关键知识，以精准把握专业研究方向和内容。[方法/过程]文章提出一种基于迁移学习领域自适应的文本关键词提取模型。首先通过采集知网中特定领域的文章和关键词，将其作为目标域数据，将待提取关键词的无监督文本作为源域数据，通过最小化二者间的共享相似特征和关键词分类交叉熵，实现关键词提取方法的跨领域迁移，完成对无监督领域文本的关键词提取任务。[结果/结论]对1313篇“人工智能风险”主题的文章进行领域关键词提取，实验表明该领域关键词提取模型相比于BiLSTM-CRF、TF-IDF模型提取效果提升显著，在领域关键知识提取场景中有较强应用价值。
[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
[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] 情报理论与实践
[作者]
高楠 彭鼎原 傅俊英 赵蕴华
文章采用技术生命周期曲线判断技术发展阶段,通过多维尺度分析法结合K-means算法,以专利IPC号为基础,结合Pearson相关系数,对专利差异性矩阵进行专利技术聚类;对技术集群从技术影响力、技术范围、技术保护、扩散指数、专利家族数量5个维度进行技术评价;综合孔多塞投票法和文本挖掘技术,进行前沿技术集群的命名与比较;引入时间维度,最终得到前沿技术演进图。通过对人工智能领域进行实证分析,验证了方法的可行性和有效性,并最终得到近5年的10类前沿技术,包括神经网络、语音识别与自然语言处理、计算机视觉与图像识别、机器人、智能系统、人机交互、虚拟现实、汽车自动驾驶、生物特征识别、智能制造。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周源 张超 唐杰 刘宇飞 张宇韬
[目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义,但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状,针对这一问题,提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据,通过构建关键词-学者矩阵,综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者;通过相似度计算实现不同主题之间的关联,最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析,结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁,有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点,丰富领域发展路径相关的研究方法。
[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] 图书情报工作
[作者]
陆泉 秦雨萱 陈静
[目的 /意义]前沿技术的跨学科应用是科技创新的重要方式，识别学术文献中潜在的跨学科“技术—主题”创新组合，有助于发现驱动目标学科领域发展的创新机会，助力我国抢占科技创新制高点。[方法 /过程]基于组合创新思想与学术论文大数据构建跨学科“技术—主题”创新组合识别框架，首先基于主题模型和词向量模型构建跨学科“技术—主题”组合适配度指标，通过借鉴其他学科领域对前沿技术的应用来评估目标学科领域主题与前沿技术搭配的合理性；其次基于前沿技术与目标学科领域主题的共现分析构建跨学科“技术—主题”组合新颖性指标，筛去新颖性不足的“技术—主题”组合，即可得到适配且新颖的跨学科“技术—主题”创新组合。[结果 /结论 ]根据构建的框架探索人工智能技术在图情领域学术研究中的创新应用，共识别出14个适配且新颖的跨学科“人工智能技术—图情领域主题”创新组合。结果表明该框架识别跨学科“技术—主题”创新组合的有效性，可为各学科领域的科技创新提供前瞻性指引。
关键词：
跨学科知识 技术驱动 组合创新
[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] 中国远程教育
[作者]
张志祯 张玲玲 徐雪迎 刘佳林
能够自主"感知、理解、预测、行动"的人工智能是灵活强大的学习技术,在教与学过程中可以发挥多种作用。技术的灵活性为智能教学系统的设计和应用带来了挑战。合理的功能定位是人工智能技术发挥作用的前提,对其教学角色隐喻的分析对于智能教学系统的研究与利用有指导作用。本研究选择人工智能教育应用领域的高影响力项目开展了案例研究。案例研究表明,人工智能的教学角色隐喻主要有辅导者、教练、评价者、协调者、联通者、同伴和学生七种。从历史发展与现状来看,占优势的为教练、评价者和辅导者等教师隐喻。从教学的完整过程看,人工智能尚无法比肩人类教师,但在"行动中"其表现并不逊色于人类个体,在很多情况下各有千秋。受限于自然语言处理技术在语义处理上的裹足不前,辅导者还难以像人类教师一样与学习者开展连续的自然语言对话,但教练、评价者、协调者、联通者、学生和同伴则更充分地利用了计算机的多媒体与网络数据计算、存储、交互能力,能够提供人类教师难以或无法提供的学习经验。未来,人工智能的教学角色隐喻将继续演化,呈现出分化与整合、从支持"学"到"学教"并重的总体趋势;智能教学系统中文化因素的作用将日益显性化;将更重视与学习者建立与维持长期关系;人工智能将促进学习环境的虚实融合,提高学习环境的适应性。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王友发 张茗源 罗建强 周献中
人工智能在全球范围内蓬勃兴起,并成为引领科技进步、推动产业升级的新引擎,受到各国政府和专家学者的高度重视。基于德温特创新索引数据库,从技术融合、创新主体、潜在市场3个维度,对人工智能领域的技术机会进行识别与分析。通过技术主题词共现分析,研究人工智能领域技术融合现状,识别出该领域核心技术;通过创新主体专利分析,识别出人工智能领域潜在技术竞争对手及优势方向,进而发现和拓展技术机会;通过同族专利的海外布局分析,挖掘人工智能技术潜在市场机会,从而为中国人工智能技术前瞻性布局与创新引导政策制定提供有益参考。
关键词：
人工智能 技术机会 专利挖掘 技术融合
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