| 基于SAO的技术主题创新演化路径识别及其可视化研究 |
| |
| 引用本文： | 刘春江,刘自强,方曙.基于SAO的技术主题创新演化路径识别及其可视化研究[J].情报学报,2023(2):164-175. |
| |
| 作者姓名： | 刘春江 刘自强 方曙 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国科学院成都文献情报中心;2. 南京师范大学新闻与传播学院 |
| |
| 基金项目： | 国家社会科学基金项目“专利技术创新风险识别与技术创新路径预测方法研究”（19BTQ088）； |
| |
| 摘 要： | 利用专利文献数据识别技术领域的技术主题演化发展路径并分析其发展趋势，对于科技界、企业界进行专利技术创新具有重要的意义。首先，使用Open IE 5.1进行SAO (subject-action-object)三元组抽取，基于LDA (latent Dirichlet allocation)模型进行主题识别，根据TRIZ技术创新思想，基于action语义词典将技术主题划分到四个维度；然后，通过计算SAO三元组之间的相似度来测度技术主题之间的语义关联构建技术主题创新演化路径，并利用可视化技术构建技术主题创新演化路径可视化图谱，利用该图谱辅助分析技术主题演化脉络及其发展趋势。最后，通过石墨烯超级电容器（集流体）领域的实证，对该领域的技术问题（problem to problem,P-P）主题、技术功能（solution to solution,S-S）主题、解决方案（problem to solution,P-S）主题和技术效果（solution to problem,S-P）主题的创新演化路径进行解读分析，验证了本研究提出方法的可行性和有效性。
|
| 关 键 词： | 三元组 技术主题 演化路径 可视化 |
|
|
