| 基于特征知识元的专利语义引用识别方法研究——以量子计算领域为例 |
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| 引用本文： | 唐晓波,吴海婷,吴佳琳.基于特征知识元的专利语义引用识别方法研究——以量子计算领域为例[J].情报理论与实践,2023(10):86-95. |
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| 作者姓名： | 唐晓波 吴海婷 吴佳琳 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学信息系统研究中心;2. 武汉大学信息管理学院 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重大项目“基于大数据的科教评价信息云平台构建和智能服务研究”的成果,项目编号：19ZDA349； |
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| 摘 要： | 目的/意义]专利引文分析是专利分析研究的重要内容。传统专利引文分析仅分析专利文献中明确标示的物理引用专利数据，不能够准确真实反映专利之间的引用关系，难以准确揭示专利之间的技术相似度。专利语义引用识别有利于准确真实揭示专利间的潜在语义联系，为专利的继承与创新评价提供参考，有助于专利授权前的专利审核和专利授权后的专利评价。方法/过程]首先，基于规则和句法分析抽取了专利的特征知识元；其次，利用Sentence-BERT和Word2Vec对专利特征知识元及专利标题摘要文本进行向量化表示；再次，根据余弦相似度计算专利的特征相似度和整体相似度，结合专利申请日期的先后顺序得到专利的语义引用专利集；最后，采用量子计算领域专利数据进行了实验研究。结果/结论]该专利语义引用识别方法能够实现语义引用专利的有效识别，有利于评价专利的技术新颖性、创造性和实用性，为专利审核和专利价值评估工作提供支持。
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| 关 键 词： | 语义引用识别 特征知识元 语义相似度 Sentence-BERT Word2Vec |
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