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SAO三元结构具有易于理解和表达的语义关系,将其作为挖掘分析的基本单元,深度分析专利文本蕴含的技术语义有助于揭示技术功效关系。从SAO结构的定义及特征出发,提出了基于SAO结构的专利技术功效图构建的思路、流程及方法,采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵,探讨了基于SAO结构的技术主题、功效主题分析方法。通过石墨烯传感器领域为例的实证研究验证了方法的有效性。 相似文献
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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]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。 相似文献
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基于SAO分析的技术路线图构建研究 总被引：1，自引：0，他引：1
技术路线图作为一种新兴技术发展路径识别和预测的工具,正在被越来越多的国家、产业和企业认可接受。然而,当前技术路线图的研究和制定主要以定性方法为主,过分依赖专家经验;同时,技术路线图主要以技术实体(关键词)为核心显示要素,不能有效反映技术发展的脉络。论文从领域关键问题出发,运用文本挖掘技术和SAO结构分析方法,构建基于关键问题的核心技术方案群,并引入定量指标,以技术演化路线图的形式展示技术发展脉络,为新兴技术领域特定关键问题的未来技术方案研发及技术发展方向选择提供了重要参考。最后,文章以染料敏化太阳能电池(DSSC)技术为例开展实证研究,证实了该方法的科学性和有效性。 相似文献
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[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。 相似文献
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分析目前最具代表性的基于主体-行为-客体(SAO)三元结构的专利分析工具研究现状,包括SAO结构研究主要内容和基于SAO结构的专利分析流程及其应用。研究发现:(1)SAO结构研究主要包括S、A、O元素的独立研究、两两组合研究及其相互关系研究;(2)基于SAO结构的专利分析流程主要分为数据预处理、SAO结构提取、SAO结构后处理和图表解释4个阶段;(3)基于SAO结构的专利分析方法主要分别从扩大研究词覆盖范围、构建和分析SAO结构网络、优化SAO结构提取方法和分类研究SAO结构来提高专利分析的全面性、深入性和准确性,研究难点是对SAO结构中非分类关系的提取;(4)基于SAO结构的专利分析方法在专利情报分析领域跟踪科学研究发展并预测其发展前沿,在创新设计领域分析产品需求、结构和功能及推送设计概念,在专利知识管理系统开展专利分类、技术信息挖掘和展示以及发明知识推送,在企业管理领域帮助企业管理知识产权和组织实施战略,在各技术领域的应用扩展将是其未来发展趋势和研究热点。 相似文献
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[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。 相似文献
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失效专利信息对技术主题研究具有重要价值， 而挖掘技术的普及让失效专利信息的充分利用成为可能。基于中文文本聚类，分别对失效专利、失效/有效专利、有效专利进行聚类分析，探索失效专利和有效专利之间的联系，运用桑基图（Sankey diagram）将结果可视化，根据专利流的走向来判断技术主题的新生、消亡及发展状况。并且，以LED封装产业专利数据为研究样本进行技术主题分析，结合产业文献验证分析结果的正确性。将专利的法律状态作为研究维度，为产业技术主题研究提供一种全新的观察角度和分析方法，也给企业充分挖掘失效专利信息提供新的思路和借鉴作用。 相似文献
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【目的/意义】大数据时代文本主题挖掘在情报分析领域中的作用日趋重要,通过特征比较共词分析和
LDA模型分析两种主流文本主题挖掘方法,研究两者的具体特点,为相关人员合理地运用文本主题挖掘方法处理
数据提供一定的参考。【方法/过程】本文分两种情况对比研究：第一、两者挖掘不同时段同一种类文本数据的主题
分布信息和主题演化信息的能力;第二、两者挖掘同一时段不同种类文本数据的提取正确主题的能力。【结果/结
论】在不同时段LDA模型分析与共词分析相比挖掘主题分布信息的能力可不断提升,并且其可挖掘出更加细化的
主题演化信息;在同一时段LDA模型分析对语义关系模糊逻辑结构粗糙的文本提取正确主题的效果明显优于共词
分析。 相似文献
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为及时有效地识别潜在技术机会,采用文本挖掘和异常值检测的方法,提出一种基于专利文本的技术机会识别方法.首先采用文本表示模型Doc2vec技术对专利摘要进行建模,以更深层表征文本语义信息;然后利用基于密度的离群值检测算法,识别出具有潜在技术机会的专利方向;最后以深度学习领域潜在技术识别为例,构建专利检索式并收集458条专利文献作为数据集.实证结果总结出4类主题共10个潜在的技术机会,验证了该基于专利的技术机会识别方法的有效性,可为企业相应技术应用、研发和创新提供参考. 相似文献
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将文本挖掘和共词分析方法相结合应用到专利文献的研究中去,以期通过对专利的内容分析更深层次地了解不同技术主题的研究现状及发展趋势.以射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术领域为研究对象,对此领域专利的摘要进行文本挖掘,从中提取能够反映此技术领域特征的关键词,根据关键词之间的共现关系,对其进行聚类分析,得到目前RFID领域的六个技术主题,并借助战略坐标图对这六个技术主题进行分析,探寻每个技术主题的发展趋势,为企业技术创新活动和产业发展战略的制定提供决策参考. 相似文献
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[研究目的]新兴领域由于发展时间不长,相关研究的文本量不够充足,先切分文本后关联主题的演化方法可能会导致各时间窗主题重复等问题,因此提出一种先整体识别热点,后切片分析演化的方法,解决新兴领域演化分析中文本量不足的问题。[研究方法]以制氢领域的核心中文期刊文献为数据源,通过构建指标体系先对整体语料库进行热点主题识别,再进行时间切片。对每个时间窗口的文本进行LDA主题抽取,并利用Word2Vec训练词向量,通过相似度计算进行热点主题的子话题关联及其主路径的词汇关联,从而分析各热点主题的结构演化和内容演化。[研究结论]绘制了各热点主题的结构演化图,并以热点主题光催化剂性能及其制备为例,揭示了其在各时间窗内的热点转移关系;同时绘制了其内容演化图,揭示了其各时间窗内的研究重点。实现了演化研究方面的精细化表达,为文本量不够充足的新兴领域演化分析提供了有效可行的思路。 相似文献
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[目的/意义]科学准确识别关键共性技术对企业和国家来说都是至关重要的战略议题。[方法/过程]文章提出了一种基于专利文献分析的关键共性技术识别框架,运用文本挖掘和技术演化分析方法,获取特定领域的关键共性技术。首先,使用Viterbi算法识别专利文献中的专业术语,通过LDA算法捕捉专利文献中的技术主题聚类;其次,通过将技术主题的共类特征数值化,作为共性程度的度量;随后,将技术主题节点在技术演化转移网络中的关键程度作为技术关键性的表征,并使用PageRank算法衡量技术主题的关键性。最后,以机器人及数控机床技术为例,验证了该方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法可实现高效、准确的关键共性技术识别,为国家制定创新扶持政策提供支撑。[局限]研究仍需扩大科技文献的收集范围,以实现更全面的关键共性技术识别。 相似文献
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【目的/意义】探测特定领域政策文本语义主题,揭示我国政策部署领域与未来发展趋势。【方法/过程】提出
一种融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模与可视化方法,采用DTM模型实现政策文本的时
序切割和主题建模,利用深度学习Word2vec算法中Skip-gram词嵌入技术可以对上下文词汇进行有效预测,增强
其语义表达性和政策解释性,以更为准确地揭示我国公共政策的部署重点。【结果/结论】实验表明本文提出的方法
对于公共政策主题识别和政策文本量化具有更好的知识抽取和语义表达能力,对我国公共政策挖掘和信息揭示具
有良好的揭示。【创新/局限】提出融合词向量语义增强和DTM模型的公共政策文本时序建模方法,一定程度上提
升了政策文本的主题语义表达,未来考虑利用深度学习技术如LSTM算法、BERT模型等识别政策中的领域知识单
元和语法结构。 相似文献
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【目的/意义】识别信息隐私研究领域的热点主题,梳理主题演化路径。【方法/过程】针对主题识别语义杂乱
等问题,提出时序关联与结构表征视角下的主题演化分析方法。首先利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型识
别多时间窗口下的文献主题,进一步运用共词分析绘制语义更为独立的主题凝聚子群。在此基础上,从时序关联
维度计算相邻窗口下主题间的相似度,梳理演化路径;从结构表征维度,设计主题新颖度、中心性、影响力等计量指
标,探寻信息隐私前沿和热点主题的演化变迁。【结果/结论】实证分析结果表明,本文方法可以深度挖掘信息隐私
领域研究主题,从宏微观两个维度全面梳理主题的演化路径。研究有利于探测信息隐私研究的前沿。【创新/局限】
综合运用LDA主题模型与共词分析方法绘制主题凝聚子群,从时序演化和结构表征两个维度探寻主题演化路径。
未来研究中有待于引入多种数据源以对比主题差异,有待于引入多元组术语改善主题识别效果。 相似文献
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基于专利网络的技术演进研究方法探索 《科学学研究》2013,(5):651-0
技术演进研究可用于梳理技术领域的发展脉络和内部技术活动的发展历史及现状,对政府和企业的科技战略管理具有重要意义。专利引文分析在技术演进研究中存在难以准确判断专利的技术主题相似度、分析的范围和潜在信息的丰富性有限等缺陷,而文本挖掘方法可以对专利的文本内容进行深度分析,能在一定程度上弥补专利引文分析的缺陷,因此探索将专利引文分析与文本挖掘方法相结合,在专利引用关系矩阵和专利文本相似度矩阵的基础上创建C-T（Citation-Text）专利网络,并对C-T专利网络进行聚类分析和可视化展示来研究技术的演进过程,旨在进行技术演进研究方法的创新,丰富技术演进研究的方法体系。 相似文献
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同时分析科学与技术在时间和内容上的互动关系可以具体揭示二者关联规律，但目前缺乏相关研究，同时难以发现领域内核心主题。鉴于此，提出一种识别科技演化模式的方法，利用搜索路径节点对算法分别对科学文献和专利文献提取全局主路径，通过潜在狄利克雷分配主题模型并结合专家意见进行文本挖掘，提取科学研究与技术研究的重点主题，并基于主路径分析结果分别形成科学文献和专利文献的发展路径时间轴，通过计算主题间余弦相似度来衡量相似主题；此外，对科学文献与专利文献的相似主题基于主题词共现词频进行连接，以桑基图的形式呈现，从主题的角度识别科学与技术的关系，探讨领域内科学与技术之间的互动模式，并在此基础上综合考量科学与技术价值、挖掘核心技术。基于基因工程疫苗领域的实证结果显示，该领域大体上呈现科学研究和技术应用相互促进的模式，基因工程的基础技术发展促使基因工程疫苗可以应用于多种疾病领域，特别是抗感染领域，mRNA疫苗是新的研究热点。 相似文献