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基于PaECTER-BERTopic与大模型的专利技术主题识别及演化分析——以生成式人工智能领域为例
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作者 黄怡 隗玲 张凯 《数字图书馆论坛》 2025年第2期1-11,共11页
为解决目前专利文本向量化表征效果不佳、专利技术主题识别结果可解释性不够等问题,提出一种基于PaECTER专利预训练语言模型、BERTopic与大模型的专利技术主题识别及演化分析方法。首先,采用PaECTER专利预训练语言模型对专利文本进行向... 为解决目前专利文本向量化表征效果不佳、专利技术主题识别结果可解释性不够等问题,提出一种基于PaECTER专利预训练语言模型、BERTopic与大模型的专利技术主题识别及演化分析方法。首先,采用PaECTER专利预训练语言模型对专利文本进行向量化表示;其次,基于BERTopic模型结合KeyBERT对专利技术主题进行识别,并使用GPT-4o大模型对技术主题进行体系化分析;再次,基于PaECTER对专利技术主题进行相似度关联计算,生成专利技术演化路径;最后,以生成式人工智能领域为例,验证所提方法的有效性。实验结果表明,对比传统的BERTopic模型,所提方法提高了专利技术主题的可解释性、一致性和多样性,实现了准确的专利技术演化路径识别,同时揭示了生成式人工智能领域技术的发展状态和演进路径,为相关领域研究提供理论参考。 展开更多
关键词 专利文本 技术主题识别 技术演化分析 paecter-bertopic 大模型
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