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[目的/意义]提出了一种融合专利引文网络和SAO语义分析的技术演化路径识别及拓展方法，对企业精准高效开展技术创新活动意义重大。[方法/过程]首先，对专利数据进行时间窗口划分，利用Gephi软件构建专利引文网络；其次，运用Girvan-Newman算法对引文网络进行社群划分，对综合排序前三的社群通过SPC算法提取主路径；再次，对主路径所涉及专利进行SAO结构提取，经规范化处理后构建基于SAO结构的技术演化路径；最后，将最新科技文献及专利通过语义相似性计算链接至技术演化路径末端，进而克服引文的时滞性缺陷。[结果/结论]将该方法应用于全固态锂电池技术领域，揭示了全固态锂电池相关技术的演进热点、发展脉络及未来趋势，验证了所提方法的可行性与实用性，为相关企业明晰创新路径提供了科学的决策理论支持。 相似文献
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[研究目的]综合考虑专利节点度数及其邻域专利节点对(node pair)间的相似程度，定义并计算专利节点在网络中的结构重要性，从网络科学视角完善专利价值评价与核心专利识别方法。[研究方法]基于专利四种基本引用关系构建专利综合引用网络；利用网络节点度数及其邻域节点对的相似度量化表征其局部网络结构重要程度，以此为依据提出专利节点重要性评价指标PNII,进行核心专利识别；从复杂网络视角，利用传染病传播动力学模型(SIR)计算专利节点的实际传播影响力，以此为判据比较PNII和其他网络中心性指标在不同传播概率和不同节点比例下的识别效果。[研究结论]结果表明，基于专利网络节点重要性的PNII指标相较一般的网络中心性指标更加科学，核心专利识别结果更加准确；基于传染病传播动力学模型的评价方法，在一定程度上解决了核心专利识别结果评价难题。 相似文献
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[目的/意义]学科领域的离群主题词可为创新机会发现提供新颖、稀缺的信息，离群主题词跨学科组合能催生新的知识，产生突破性学术创新机会。[方法/过程]以情报学和政治学为例，利用LDA提取不同学科文献的主题，以概率分布低的主题词为数据对象，利用Word2Vec和PCA技术将题名和摘要中包含文本语义的主题词表示为低维稠密向量，根据主题词在二维空间的分布发现学科内的离群主题词；利用余弦相似度计算不同学科离群主题词之间的语义相似度，将相似度高的不同学科的离群主题词组合视为具有创新潜能的组合。根据设计的需求度指标进一步筛选离群主题词组合，最终确定未来具有研究潜力的学术创新机会。[结果/结论]将主题提取与语义分析相结合，充分考虑了离群主题词的价值和语义环境；将离群主题词跨学科组合的语义相似度与需求度结合，能够兼顾学术创新的新颖性和有用性特征。研究表明，此研究方法能够有效发现学术创新机会，为科研指导、知识服务提供可靠参考。 相似文献
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[目的/意义]识别颠覆性技术有助于在制定研发和市场战略布局中获得首发优势，如何在大数据背景下综合提高颠覆性技术识别的精准率、召回率和识别效率至关重要。[方法/过程]结合机器学习与专家知识，首先，构建SimCSE-LDA语义相似度表征模型，以深入挖掘专利摘要中隐含的关键技术主题，实现更深层次的显著特征主题识别，并通过聚类效果评价指标检验其识别效果，进一步结合专家知识判定关键技术主题名称，对主题间内在联系判定，最终识别出关键技术。其次，运用突变性表征颠覆性技术内在特质，基于CBLOF算法对关键技术主题进行异常检测，将计算得到的技术主题异常分数作为判断技术突变程度的依据，从而识别出颠覆性技术。最后，结合领域专家知识和《中国制造2025》验证颠覆性技术识别效果。[结果/结论]以农业机器人为例，以德温特专利数据库的DWPI英文改写专利摘要文本为数据源，进行实证分析，验证了该颠覆性技术识别方法的可行性与有效性。 相似文献
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[目的/意义]针对被引频次指标在学术论文评价中的局限性，提出基于多维度引用特征的学术论文评价方法，提高引文指标在单篇论文评价中的可靠性。[方法/过程]通过被引频次标准化消除学科、时间等因素的影响，作为频次指标；通过引用主体的重要性、引用时间跨度、引用强度、引用位置、引用情感、主题相似度6个维度的引用特征，区分不同引用中被引文献对施引文献的作用，作为特征权重；将频次指标和特征权重相结合，对学术论文进行定量评价。[结果/结论]改进基于引用的学术论文评价方法，有效解决被引频次指标对所有引用同等对待的问题。该方法的评价结果比被引频次指标更加合理，还能更细致地剖析论文的被引特征。 相似文献
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[目的/意义]旨在为跨语言文本聚类研究提供参考。[方法/过程]首先，通过分句及计算每个句子的语义特征值确定文档的特征句集并进行文档向量表示；其次，将词旋转距离(Word Rotator’s Distance,WRD)的思路引入相似度计算步骤中，提出语义特征句向量距离(Semantic Feature Sentence Vectors’ Distance, SFSVD)相似度计算方法，获得不同文档间的相似度；最后，利用HAC聚类算法获得文本聚类的结果。[结果/结论]提出的汉语-俄语跨语言文本聚类方法对比现有方法，其Purity值和NMI值显著提升且表现稳定。基于语义特征句和SFSVD相似度计算方法能够较准确地表示文本信息，从而进一步提升汉语-俄语跨语言文本聚类的性能。 相似文献
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基于机器学习算法的引文情感自动识别研究——以自然语言处理领域为例 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 引文情感分析揭示施引文献对被引文献的褒义、贬义和中性的情感倾向性,解析文献之间深层语义关系,能够帮助更加准确地评价被引文献和作者。[方法/过程] 以自然语言处理领域文献的引文情感为数据集,利用引文中情感表达的引文标识位置指引和情感词汇等特征,采用支持向量机（SVM）构建引文情感的自动识别系统,探索生成更大规模数据的方法。[结果/结论] 实践应用证明,该系统特征的区分度较强,准确率达到93.4%,识别效果较好。引文情感的自动识别系统实用价值较强,拓宽了引文网络分析的研究方法和内容,能够完善论文评价体系。 相似文献
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[目的/意义]技术路径识别能够得到表征技术发展的链接模式，挖掘技术方向及演变特征，对企业知悉技术路径发展有重要参考价值。[方法/过程]通过Web of Science和USPTO数据库对期刊文献和专利数据进行导出，利用Pajek软件分别构建期刊文献和专利引文网络；对引文网络进行社群划分，提取最大的社群网络进行主路径识别；对双源主路径节点文献构建文本相似性矩阵，利用文本相似性算法将前述路径进行融合与连接，全面揭示技术发展路径。[结果/结论]提出了一种基于期刊文献与专利双源引文网络和文本相似性分析的技术路径识别及融合方法，将该方法应用于无线充电技术领域，揭示了无线充电技术的发展主线，验证了所提方法的可行性与实用性，为相关企业明晰技术路径提供了科学的决策理论支持。 相似文献
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《科学学与科学技术管理》2017,(4)
提出了一个建立在专利全引用信息基础上的技术知识扩散特征研究框架,运用专利引用和文本挖掘的方法,通过研究施引专利和被引专利,从技术知识的利用和技术知识的传播两个角度,更全面地探索技术知识扩散的特征。首先提取基本专利和引文专利之间的引用关系,获得技术知识扩散的范围;其次利用文本挖掘的方法抽取专利摘要中的技术关键词,并计算基本专利与引文专利间的文本相似度,衡量出技术知识扩散的程度;然后运用文本聚类和语义分析法进行专利的技术知识扩散特征分析,提炼出6种技术知识扩散特征下分别对应的技术主题。从专利文本的内容着手,将其与引用相结合进行技术知识扩散特征的研究,并对尚未出现前向引用关系的专利进行了技术知识扩散潜力的测度,减少了以往研究的局限性。最后用石墨烯技术作为实证进行了研究,验证了该方法的可行性和有效性,也为石墨烯技术的发展提供了决策支持。 相似文献
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[目的/意义]设计了一种基于语义内容的论文创新性事前测度方法，揭示论文创新性与学术影响力之间的关系及其机理。[方法/过程]将单篇论文创新性分为新颖性和常规性两个特性；通过Word2Vec模型训练关键词向量，融合关键词语义计算论文新颖性及常规性；进一步结合统计回归分析方法分析了论文创新性对被引次数的影响。[结果/结论]以WoS收录的自然语言处理研究论文为对象进行分析，结果表明：(1)文章提出的论文新颖性和常规性的测度方法充分考虑了文本语义，在论文发表之初就可以获得其创新性评价结果，且创新性得分结果相对合理；(2)回归分析结果表明，科研论文越新颖其被引次数越少；(3)在新颖性相同的情况下，科研论文的常规性越高则被引次数越多，常规性对论文被引次数的影响程度相对于新颖性更强；(4)引文影响力更适用于高常规化科研领域的评价问题。 相似文献
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[目的/意义]在基因工程等新兴领域技术更迭尤为迅速，如何及时、准确地识别高影响力技术对捕捉技术机会、跟踪技术热点、分析技术演化都具有重要参考价值。[方法/过程]基于引文网络方法，引入影响域来揭示技术影响力扩散的范围，在空间上将评估范围从直接关系扩展到间接关系；引入活跃度来揭示技术影响力持续的时间，在时间上考虑了专利年龄和技术贡献的持久性，从空间和时间两个层面构建专利即时影响力指数。[结果/结论]从基因工程领域的技术成长期中筛选出40件高影响力专利，专利影响力评价结果与领域实际发展现状吻合。利用专利即时影响力指数不仅可以及时、准确捕捉到领域内现阶段的高影响力技术，还可以挖掘出基因工程在新冠肺炎疫情大背景下的整体研发热点的转变。[局限]从技术生命周期的角度来看，该指标适用于技术成长期的专利即时影响力评价。 相似文献
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[目的/意义]识别潜在技术关系对企业寻找竞合对象、提升创新能力具有重要意义。研究提出一种融合专利类别与语义信息的企业潜在技术关系测算方法，有助于判断企业之间的技术重叠、补充和匹配程度。[方法/过程]首先，建立企业—IPC—专利文本三层映射矩阵，统计企业之间的IPC交集、补集等数据；其次，基于IPC和专利文本分别计算企业在类别和语义维度上的指标，实现在相同层级上计算企业的技术相似度和互补度；最后，计算技术匹配度，建立企业技术匹配度矩阵，进行可视化展示。[结果/结论]对24家上市公司进行实证分析，结果表明，该方法优于单一维度的测算方法，可用于判断企业之间的技术匹配情况。后续将纳入科研院校等机构类型，深入挖掘机构之间的技术相似点、互补点，利用复杂网络等工具展示互补的方向性，并考虑扩展应用场景，进一步提升该方法的情报价值。 相似文献
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[目的/意义]构建基于LDA的企业竞争对手识别模型，在海量同领域企业中精准识别竞争对手，剖析其技术发展领域，为企业制定竞争策略提供情报支撑。[方法/过程]首先，根据技术领域与目标企业下载专利数据；其次，将目标企业与相同技术领域企业专利数据合并，对专利摘要进行主题建模并借助LDAvis可视化工具与相对接近度计算识别潜在竞争对手；最后，借助LDA模型、困惑度与主题相似度计算潜在竞争对手技术多样化指数(TD)与技术专业化指数(TS),通过竞争力气泡图识别竞争对手类型，从而完成竞争对手识别模型的构建。[结果/结论]构建的企业竞争对手识别模型可以较好地识别出目标企业的竞争对手，并建议目标企业应积极对标竞争对手的技术领域，制定相应发展战略，从而促进企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 相似文献
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[目的/意义] 从关键词语义类型和学术文献老化两个维度出发挖掘学术论文价值,为学者推荐符合其研究需求并在时间维度上具有较大参考意义的学术论文。[方法/过程] 首先,将学术论文关键词按语义类型进行划分|随后,基于共现关系计算同类型关键词间相似度,基于关键词相似度得到论文在语义类型上的相似度|然后,借用文献老化思想,计算不同类型论文的时间价值|最后,结合论文在语义类型上的相似度及时间价值,生成论文推荐列表从而进行推荐工作。[结果/结论] 实证结果表明,使用该方法推荐的论文,一方面与学者研究方向相符|另一方面在时间维度上也具有较大价值,推荐的论文质量较高。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱作为近年来大数据、人工智能技术飞速发展背景下出现的知识探索、推理发现的新兴技术,对专利检索新业务形态开展,提升业务效率减轻人工负担有着广阔的应用前景。[方法/过程]通过对知识图谱构建流程、技术架构与专利文献业务特点分析结合,对知识图谱语义模型在低质量专利检索和可视化等场景应用进行了探讨。[结果/结论]知识图谱在专利检索场景中适用性较强,相关技术环境/工具成熟,同时其垂直领域多知识体系特点,其语义模型构建还需要高质量文献和专家进行协助和迭代。 相似文献
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[目的/意义]在科学知识快速更迭的时代背景下,文献引用不规范行为逐渐演化为潜踪匿迹、形式多样的复杂现象,通过文献来源信息建立引用不规范行为的识别方法,并揭示其形成过程的影响因素与内在机理,对于科技期刊规范化、科学评价体系公平化、学术生态环境完善化具有重要意义。[方法/过程]首先,构建引文内容相似度、使用—引用转化率、耦合强度等多维度判定指标;其次,结合相关文献特征与引用内容特征,探究不规范引用行为背后的影响因素与引用情境。[结果/结论]本文在300万条文献耦合数据中发现了近4万组隐形三角引用关系,表征了隐形三角引用行为在科学界的普遍存在。在引用情境分析中,文献语言、文献类型、所属学科领域是文献C转引文献A的影响因素,文献A、B所在期刊影响力、自身被引影响力、发表时间差异是文献C选择匿引文献B的影响因素。科学界应意识到这种不规范引用行为的紧迫性和重要性,逐步建立识别与监督机制。 相似文献
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[目的/意义]为把握不同学科之间知识交叉融合程度,全面揭示跨学科知识交流的特征和规律。[方法/过程]文章深入引用内容层面,以引文事件为分析单位,构建了引文事件表示框架、定义了引文事件类型、分析了引文事件权重,然后在此基础上提出了一个囊括多维度的学科关系测度方法,并以经济学和社会学为实证分析对象,对两个学科在2000—2020年间的学科关系进行测度。[结果/结论]将研究结果分别与基于文献直引、引用主题分析以及专家评估法得到的结果进行比较,验证了基于引文事件分析的学科关系测度方法的适用性和可行性。 相似文献
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[研究目的]早期识别颠覆性技术方向，对于调整技术研发方向，完善产业结构具有重要的现实意义。[研究方法]本研究从技术维度出发，构建了一种知识流动视角下的颠覆性技术识别方法。该方法以引文专利作为投入，施引专利作为产出，通过构建专利知识流动投入产出分析表，计算感应度系数、影响力系数指标，最终搭建技术坐标图，划分技术发展阶段，探讨识别出具有颠覆性发展潜力的技术方向。[研究结论]实证研究阶段，以6G太赫兹通信技术领域为研究对象，证实了该方法的有效性，相关研究为颠覆性技术识别提供了一种新的思路。 相似文献
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[目的/意义]鉴于引用的本质是知识交流，文章从知识交流的角度深入探究引文中所包含的知识转移类型和方式，为基于引文的学术评价和学科交叉测度研究提供科学依据。[方法/过程]文章选取管理学、文学、物理学、药学、机械学5个学科代表性期刊的600余篇论文，获取其中具有知识认同功能的3855条引文数据，利用引文内容分析方法，从形式和内容两个方面对引文类型、知识转移类型和方式进行了分析。[结果/结论]研究发现：(1)概念性引文、操作性引文、观点性引文和结果性引文存在知识转移；(2)引文知识转移有两种转移类型，三种转移方式。[局限]虽然文章采用定性方法，人工识读分析引文，使判断结果更为精确，但样本包含的学科和引文数量仍然偏少，且仅对中文的期刊论文进行了分析，样本范围有待进一步扩展。 相似文献
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[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果,研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象,利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集,对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示,采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。 相似文献