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ILRD:一种融合IPC_LDA和文本语义特征的专利推荐模型 被引量：2
1
作者 邓娜 林涵辉 +1 位作者 陈旭 刘树栋 《情报杂志》 北大核心 2025年第3期170-179,F0003,共11页
[研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方... [研究目的]随着全球专利数量的持续增长,现有的专利推荐模型难以精准地理解专利文本中复杂的语义信息,忽视了专利的领域和主题信息,从而影响专利的准确推荐。因此,实现一个能够综合考虑多种因素的高效专利推荐模型具有重要意义。[研究方法]提出了一种ILRD专利推荐模型,通过IPC语义结构化映射与LDA主题建模来表征专利的技术领域和核心主题。构建RoBERTa与DPCNN模型深入解析专利文本的复杂语义,以实现多因素融合的专利推荐。[研究结果/结论]实证研究显示,ILRD模型在半导体领域的专利推荐上,其准确率和F1得分显著超越常规模型,推荐准确率提高至86%。验证了本文方法的有效性,也为跨领域专利推荐提供了新思路。 展开更多
关键词 专利推荐 IPC LDA主题建模 预训练模型 RoBERTa DPCNN 半导体
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融合结构数据和语义的专利技术主题识别研究——以非小细胞肺癌治疗领域为例 被引量：1
2
作者 沈漫竹 于慧娴 +1 位作者 李倩 袁红梅 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2022年第13期131-137,共7页
针对专利技术主题识别方法存在缺少语义语境、可解释性弱和主题界定模糊等问题,提出一种融合专利结构数据和文本语义的技术主题识别分析方法。该方法以专利IPC作为结构数据改进纯文本主题建模,获取由IPC和专家分类意见指导的主题词向量... 针对专利技术主题识别方法存在缺少语义语境、可解释性弱和主题界定模糊等问题,提出一种融合专利结构数据和文本语义的技术主题识别分析方法。该方法以专利IPC作为结构数据改进纯文本主题建模,获取由IPC和专家分类意见指导的主题词向量,并使用word2vec模型获取专利文本语义词向量,将二者结果进行向量拼接,进而获得易于解释的精准技术主题,满足细粒度分析要求。最后,以非小细胞肺癌治疗领域作为实证研究,证实该方法的科学性、有效性和实用性。 展开更多
关键词 主题模型 ipc-lda word2vec 向量拼接 非小细胞肺癌
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专利视角下的美国空军核心技术演化分析 被引量：13
3
作者 李慧 孟玮 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
[目的/意义]通过对美国空军公布的专利进行研究,揭示其不同阶段的重点研究方向,更好地把握技术变化,为相关决策提供参考。[方法/过程]引入时间维度将主题模型生成的"文档—主题"分布转换为"年份—主题"分布,结合t-... [目的/意义]通过对美国空军公布的专利进行研究,揭示其不同阶段的重点研究方向,更好地把握技术变化,为相关决策提供参考。[方法/过程]引入时间维度将主题模型生成的"文档—主题"分布转换为"年份—主题"分布,结合t-SNE降维并可视化来划分时间段。采用专利分类号与技术领域的映射关系和社会网络分析方法做粗粒度的技术领域演化及可视化分析,并综合运用LDA和JS散度对其中某一技术领域做细粒度的技术主题演化与可视化分析。[结果/结论]将美国空军公布的1958—2019年的专利划分为7个时间段,得到技术领域演化河流图以及"测量"技术领域的技术主题演化桑基图。结果表明该方法可以较好地识别美国空军不同阶段的核心技术演化过程,是从专利的角度研究国防技术发展趋势的一次积极探索。 展开更多
关键词 专利 潜在迪利克雷分布 国际专利分类号 技术演化 可视化
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基于动态主题网络的新兴技术主题识别——以氢燃料电池领域为例 被引量：7
4
作者 慎金花 王薇 +1 位作者 张更平 陈红艺 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2024年第9期92-100,共9页
[研究目的]新兴技术代表着未来的技术发展方向,是抢占科技前沿制高点必须把握的关键技术,准确识别新兴技术对国家发展具有重要战略意义。[研究方法]综合专利文本信息和分类信息,构建SBERT-LDA-IPC模型,识别各时间段的技术主题;根据主题... [研究目的]新兴技术代表着未来的技术发展方向,是抢占科技前沿制高点必须把握的关键技术,准确识别新兴技术对国家发展具有重要战略意义。[研究方法]综合专利文本信息和分类信息,构建SBERT-LDA-IPC模型,识别各时间段的技术主题;根据主题相似度矩阵绘制动态主题网络,识别具有创新性和连续性的主题为候选主题,评估候选主题的新颖性和影响力,确定新兴技术主题;以氢燃料电池领域为例进行实证检验。[研究结论]研究表明,SBERT-LDA-IPC模型提高了主题聚类的连贯性和准确性,结合国家在氢燃料电池产业发布的系列政策作为验证依据,识别出的三个新兴技术主题,与国家政策制定和产业发展方向一致。 展开更多
关键词 动态主题网络 主题演化 主题识别 专利信息 新兴技术 SBERT-LDA-IPC模型 氢燃料电池
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基于LDA模型和分类号的专利技术演化研究 被引量：35
5
作者 廖列法 勒孚刚 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第5期13-18,共6页
[目的 /意义]运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程]LDA模型按时间窗口对专利文本建模,困惑度确定最优主题数,按专利文本结构特性提取主题向量,采用JS散度度量主题之间的关联,引入IPC分类... [目的 /意义]运用概率主题模型全面研究专利文献主题演化,分析专利技术发展过程及趋势。[方法/过程]LDA模型按时间窗口对专利文本建模,困惑度确定最优主题数,按专利文本结构特性提取主题向量,采用JS散度度量主题之间的关联,引入IPC分类号度量技术主题强度,最后实现主题强度、主题内容和技术主题强度3方面的演化研究。[结果 /结论]实验结果表明:该方法能够深入挖掘专利文献的主题,可以较好地分析专利技术随时间的演化规律,帮助相关从业人员了解专利技术的演化过程及趋势。 展开更多
关键词 专利文献 LDA JS散度 IPC分类号 技术主题强度 专利技术演化
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基于专利文献的颠覆性技术识别研究——以人工智能为例 被引量：23
6
作者 陈育新 卢俊 韩毅 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第11期1124-1133,共10页
颠覆性技术作为引领经济发展的关键动力与技术创新的重要抓手和突破口,探测其动态发展过程,实现颠覆性技术识别与预测,对国家或企业优化研发布局,积极抢占科技制高点具有重要意义。本文从技术与市场角度出发,构建颠覆性潜力测度指标,结... 颠覆性技术作为引领经济发展的关键动力与技术创新的重要抓手和突破口,探测其动态发展过程,实现颠覆性技术识别与预测,对国家或企业优化研发布局,积极抢占科技制高点具有重要意义。本文从技术与市场角度出发,构建颠覆性潜力测度指标,结合滑动窗口和LDA(latent Dirichlet allocation)构建探测技术主题颠覆性潜力的动态趋势识别方法,以美国人工智能领域专利文献为样本验证该方法在识别与预测颠覆性技术方面的可用性,并结合颠覆性技术主题中关联强度较高的前10个IPC大组共同表征颠覆性技术内容,进一步检验方法的实践价值。研究结果表明,深度学习、图像识别与处理技术是人工智能领域的颠覆性技术,二者关联紧密,协同发展趋势明显,其中深度学习技术聚焦于电数字数据处理领域,图像识别与处理技术则应用于自动驾驶、医疗诊断、电视通信等主流领域。本文样本实证数据表明,多指标融合方法在颠覆性技术识别方面更具优势;将样本数据的指标测度与发展趋势预测紧密结合,从时间序列的迭代连续性探索历史发展趋势能更好地揭示颠覆性技术的演化细节及其内在依赖性。 展开更多
关键词 颠覆性技术 主题预测 LDA 时间序列 人工智能 IPC
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