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[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。 相似文献
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国内外颠覆性技术发现方法研究综述 总被引：6，自引：1，他引：5
[目的/意义] 对国内外颠覆性技术发现方法进行系统梳理,分析存在问题,提出未来研究方向,为今后颠覆性技术识别方法的研究奠定基础。[方法/过程] 在辨析颠覆性技术与相关技术概念的基础上,分析总结目前各种颠覆性技术发现方法及优缺点,并整理归纳各方法所依据的主要评判思想和指标。[结果/结论] 现有的颠覆性技术发现方法主要是基于技术管理与应用角度的主观分析,基于专利或科学论文统计分析的客观性探测研究也开始少量出现,但均处于待发展阶段,仍然存在许多不足之处;颠覆性技术发现方法未来研究方向应该是利用情报学理论方法,基于专利与论文两者相结合的数据源,从客观性角度建立颠覆性技术识别的合理、适用的指标体系,提升技术发现的准确性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]基于专利共被引聚类和专利组合分析构建关键技术识别分析框架,可为产业、企业决策和规划提供参考依据。[方法/过程]首先通过专利共被引聚类获得若干个聚类簇;再通过领域专家对聚类簇进行判读和命名;最后从专利活动和专利质量两个维度对聚类簇进行专利组合分析,其中专利申请数量和被引频次均较高的专利簇即为关键技术。[结果/结论]与已有方法比较研究表明,本方法不仅可以有效识别产业关键技术,还能在中观的产业层面揭示出切合实际需求的技术方向,也可为企业根据自身需求制定不同的技术发展战略提供指导。 相似文献
4.
[目的/意义] 构建技术转移特征指标体系,提前识别具有应用潜力的专利,为专利技术转移提供信息支撑,促进技术成果转移转化。[方法/过程] 基于专利转让行为的客观事实信息,界定转让和未转让数据集,分析比对两者特征差异,构建技术、法律、市场、主体4个维度的基于专利文献自身的技术转移特征指标体系,并进行指标统计学检验以及实证模型检验。[结果/结论] 基于专利文献自身的基础特征指标能够预判技术转移,各指标影响程度相对均衡且不存在主导性指标。实证SVM模型检验该指标体系的预测效度,初步实现能够应用于国家/地区层面、机构层面、专利个体层面的技术转移特征指标体系的构建与检验,该方法具有实用性。 相似文献
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[目的/意义]利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构变化并识别网络结构变化过程中的突变状态，以此发现颠覆性技术知识网络扩散特征，为颠覆性技术的早期识别提供方法借鉴。[方法/过程]首先，构建颠覆性技术在基础研究、应用研究、产业应用创新过程环节中的3种动态知识子网络；其次，利用动态结构熵探究颠覆性技术知识网络扩散特征；之后，通过突变函数模型分析颠覆性技术知识网络扩散过程中的结构突变特征；最后，利用动态时间规整法探析颠覆性技术各知识子网络间扩散的相关性及其与渐进性技术扩散特征的差异性。[结果/结论 ]实证研究表明利用提出的动态结构熵开展颠覆性技术知识网络扩散特征识别，能够发现颠覆性技术分别在基础研究、应用研究、产业应用知识子网络的微观结构、介观结构、微观与介观结构关系与网络结构突变等方面知识网络扩散特征，并通过3种网络扩散特征的综合分析，解析出颠覆性技术显著区别于渐进性技术的网络扩散特征。 相似文献
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个性化语义TRIZ构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]研究构建个性化语义TRIZ的方法、流程与关键技术.该语义TRIZ可对专利中隐性技术信息进行深度揭示与语义关联.[方法/过程]设计一个开放性语义TRIZ框架.该框架从概念空间、索引空间、应用空间3个维度构建语义TRIZ;从微观层SAO、中观层技术主题、宏观层技术范畴3个层面描述语义TRIZ索引结构.基于该框架,以大口径光学元件专利为例构建领域个性化语义TRIZ.[结果/结论]针对中等规模专利数据集(数千条),本方法能有效地半自动构建领域个性化语义TRIZ,支持专利深度技术挖掘应用. 相似文献
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[目的 /意义]技术机会识别是企业技术创新活动得以顺利开展的重要前提,及时发现和把握有价值的技术机会对技术创新突破意义重大。[方法 /过程]从主题挖掘与专利评估的视角提出一种技术机会识别方法,首先应用主题模型识别技术领域涵盖的技术主题并进行专利聚类;其次在技术主题层面展开细粒度分析,综合考虑技术机会应具备前沿性、价值性和时效性的重要特性,采用突变级数法和离群因子算法评估技术主题中的高价值专利和离群专利形成核心专利集,并计算每个技术主题的专利平均年龄;最后,将技术主题中的核心专利占比和专利平均年龄作为核心指标绘制技术机会识别地图,用于识别技术机会。[结果 /结论 ]以智慧农业领域为例,对所提方法进行实证,识别智慧农业领域的5个技术机会,为创新主体的技术研发提供决策支持。但识别结果的定量验证以及融合多源数据进行技术机会识别有待进一步探索。 相似文献
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[目的/意义]旨在研究肿瘤疫苗领域技术创新合作网络演化特征,为我国肿瘤疫苗领域的技术突破和产业发展提供思路。[方法/过程]提出一种产业技术创新合作网络演化特征分析方法和框架。首先引入专利指标法,通过技术生长率、技术成熟系数、技术衰老系数和新技术特征系数等指数的定量计算对肿瘤疫苗产业技术生命周期进行划分;其次利用社会网络分析法构建技术生命周期各阶段合作网络,从节点数、网络密度、中心势、核心-边缘分析等维度对合作网络的拓扑结构演化规律进行分析;从中心度、凝聚子群分析、创新机构等维度对核心个体演化规律进行分析,进而揭示肿瘤疫苗产业技术创新合作网络的动态演化特征。[结果/结论]以肿瘤疫苗战略性新兴产业为案例进行研究,验证方法的有效性和可行性,为肿瘤疫苗领域技术发展战略和技术合作提供理论依据。 相似文献
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[目的 /意义]探索融合引用和文本特征的专利技术创新路径识别分析方法,有助于规避技术创新风险、优化选择技术创新路径,对提升创新主体的创新能力,促进现代产业发展,布局科技前沿发展战略等具有重要的意义。[方法 /过程]首先基于Node2Vec模型和Doc2Vec模型将专利引用和文本数据表示学习为可计算的高维向量;然后利用LDA主题模型进行技术主题识别并结合T-SNE算法降维,添加时间维度构建初始技术创新路径;最后,在专利引用和文本特征向量表示结果基础上,开展向量融合拼接从而实现融合引用和文本特征的技术创新路径识别。[结果 /结论 ]通过对超级电容器领域的实证,验证提出的融合引用和文本特征的的技术创新路径识别方法能够从特定领域专利文献中高效、准确地识别专利技术创新路径,证明方法的可行性和有效性。 相似文献
10.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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[目的/意义] 通过技术专利研究产业集群技术竞争力,全面分析和评价产业集群的技术核心点,为产业集群的研究提供新思路。[方法/过程] 在传统GEM模型基础上进行改进,以技术专利为核心,将产业环境作为单因素加入专利GEM模型中,形成专利GEM-S技术竞争力模型,对新能源电动汽车技术专利进行评价。[结果/结论] 专利GEM-S技术竞争力模型不仅专注于产业集群技术竞争力的发展,而且从宏观和微观相结合的视角研究产业集群技术竞争力,能全面地认识产业集群的技术竞争力。引入产业环境作为核心单因素,弥补了专利研究方法上的不足,为技术专利的研究提供了新思路。 相似文献
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[目的/意义] 学科主题演化研究有助于掌握学科发展现状、研究热点、研究前沿和发展趋势等情况,是进行科技创新的基础,是面向科技创新的重要研究方向。[方法/过程] 提出一种语义分类的学科主题演化分析方法：将关键词分为研究问题、研究方法和研究技术3类,构建不同语义分类的共词网络;然后基于Fast Unfolding社区发现算法识别具有语义特征的社区（主题）;利用相似度算法计算相邻子时期主题间的相似度,构建学科主题演化图谱,以分析某学科领域研究问题、研究方法和研究技术的变化,实现深度、细致的学科主题演化分析。[结果/结论] 通过对2012-2015年CNKI数据库收录的我国大数据研究领域相关论文数据的处理分析,证明该方法的准确性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]面向专利文本进行更细粒度的技术实体识别和技术预测,利于更详细地把握专利技术布局与趋势。[方法/过程]首先利用深度学习方法自动识别专利技术术语类实体,通过实验对比多组深度学习算法的优劣。其次,提出新的半监督标注和自定义标注方案,提高人工标注效率。最后,执行训练得到的最优模型,结合链路预测方法,对合成生物技术进行细粒度的技术预测。[结果/结论]实证结果表明RoBERTa-BiLSTM-CRF模型更适用于语义复杂的专利技术实体识别,F1值可达到86.8%,技术识别结果比传统IPC分析方法更精细。同时,细粒度的技术预测结果表明,合成生物学的合成方法在不断改进创新,合成物研究向合成燃料发展。 相似文献
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[目的/意义]专利转移对象识别对高校有的放矢推送专利、提升专利转移效率、实现科技创新驱动经济发展具有重要意义。[方法/过程]对高校专利信息和企业多源信息进行语义抽取,构建能够体现企业产品/技术纵向延伸需求的领域技术树,最后建立高校与企业间的技术-需求匹配模型,依其匹配程度进行高校专利转移客户识别。[结果/结论]以我国气凝胶领域的高校专利为例对识别方法进行实证,结果表明该方法可准确识别出具有产品/技术纵向延伸需求的高校专利转移对象,应对供求信息不对称问题,是促进高校专利转移、实现科技创新与市场需求精准对接的有效手段。 相似文献
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[目的/意义] 基于专利数据开展技术融合研究是技术融合研究的主要方式和热点方向,面向为技术融合后续研究工作开展提供参考和启发的目标,对国内外基于专利数据的技术融合研究现状进行较为全面的综述。[方法/过程] 将已有研究按研究内容划分为技术融合测度及预测方法研究、特定领域/多领域间/全领域的技术融合态势测度及趋势预测、技术融合的测度指标研究、影响技术融合的特征因素研究、基于技术融合视角进行技术机会发现以及技术融合与创新的关系研究六类,并对各类别取得的研究成果进行评述。[结果/结论] 基于专利数据开展技术融合研究已经取得一定的成果,但是仍旧存在测度依据不合理、预测方法缺乏验证、全领域研究关注度低的问题,这些问题可通过引入语义关系优化技术融合网络、采用图神经网络技术改进技术融合预测方法、完善全领域技术融合测度和预测方法来解决。 相似文献
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[目的/意义]随着战略型新兴技术产业的迅猛发展,如何识别具有潜在协同效应的技术创新组合、厘清组合中核心的创新关系,是有效规划产业发展路线、提升产业竞争优势的重要前提。[方法/过程]在技术组合进化理论的指导下,结合深度学习、SAO语义挖掘和CFDP算法,提出一种基于专利数据的技术创新组合与演化关系的识别方案。该研究方案共分为3个步骤：首先基于关键词与专利分类号构建领域检索策略,并实现对获取数据的清洗和分词。随后,通过Word2Vec构建领域技术主题的词向量语义网络,并利用CFDP算法识别出潜在创新要素及组合方式。最后,深入挖掘各组合中核心的SAO结构,通过LSTM深度学习算法对其演化关系进行分类,挖掘技术的核心创新方式,进而有效甄别领域潜在的技术机会。[结果/结论]以语音识别领域为例,通过对该领域DII专利文本数据的深入挖掘,识别并追踪5个潜在的技术创新组合及核心创新方式。研究发现,当前我国语音识别领域在智能芯片设计、语音识别算法、新场景和应用等方面有较大的创新潜力。 相似文献
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颠覆性技术识别方法述评 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 通过对国内外颠覆性技术概念和颠覆性技术识别方法进行文献梳理,分析存在的问题,提出未来颠覆性技术识别可能的研究视角。[方法/过程] 利用文献调研法归纳总结了6种颠覆性技术识别方法,分析各种识别方法目前存在的优势和不足。[结果/结论] 颠覆性技术识别方法还存在一些弊端,如颠覆性技术分类不明确、特征定量化研究缺乏、现有识别方法中缺乏考虑技术知识之间的关联性,未来研究应该进一步加强颠覆性技术特征研究,并考虑知识之间的关联特征,并且加强从功效性特征数值突破和技术融合视角来识别颠覆性技术,同时,深入挖掘更细粒度的技术主题。 相似文献
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我国粮种技术的专利风险评价体系及预警机制构建初探 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]种子是粮食安全的根基,是农业技术的“芯片”,专利是粮种技术知识产权保护的重要形式。在国际粮食生产和贸易形势发生重大变革的环境下,建立我国粮种技术专利风险防范和预警机制的重要性凸显。[方法/过程]通过专家访谈、文献调研和数据检索分析,梳理了粮种技术的技术点及其专利IPC类别,探析了全球粮种技术的专利竞争总体态势。[结果/结论]从国家粮食安全的视角,基于我国创新实践的“专利组合管理—研发规划决策—自主创新能力”理论分析框架,分析粮种技术的专利风险维度,建立了专利风险评价的指标体系,探讨粮种技术专利预警机制的构建路径,提出推进专利预警工作的举措和建议。 相似文献
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运用图示法自动提取中文专利文本的语义信息 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息,以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。[方法/过程] 设计两种运用图结构的模型:①基于关键词的文本图模型;②基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义;第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中,借助频繁子图挖掘算法,对所建图模型进行子图挖掘, 并构建以子图为特征的文本分类器,用来检测所建图模型的表达性和有效性。[结果/结论]将所建的基于图模型的文本分类器应用于4个不同技术领域的专利文本数据集,并与经典文本分类器的测试结果相比较而知:前者在使用明显较少的特征数的基础上,分类性能较后者提升2.1%-10.5%。由此而推断,使用图结构的表达法并结合图挖掘技术从专利文本中所提取的语义信息是有效的,有助于进一步的专利文本分析。 相似文献