【摘 要】
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人工智能在近几年快速发展并成为最热门的技术之一,如能快速了解人工智能技术热点与发展态势,对抢抓人工智能发展的重大战略机遇与构筑先发优势具有重要意义。本文提出了一种
【机 构】
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中国科学院文献情报中心,中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系,中国科学院科技战略咨询研究院,电子科技大学图书馆
【基金项目】
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中国科学院战略研究与决策支持系统建设专项项目“技术结构图谱与《专利技术焦点》的研制”(项目编号:GHJ-ZLZX-2020-42)的研究成果之一
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人工智能在近几年快速发展并成为最热门的技术之一,如能快速了解人工智能技术热点与发展态势,对抢抓人工智能发展的重大战略机遇与构筑先发优势具有重要意义。本文提出了一种基于专利可视化图谱发现技术热点的方法,即在连续时间窗口上绘制图谱,在此基础上运用密度分布变化来识别该领域技术热点。为了提升专利图谱的准确性,本文使用海量专利文本训练了基于深度学习的doc2vec模型,形成了专利文本特征抽取模型。经过实验对比发现该模型在测试数据集中表现远超经典的词袋模型与主题模型。在实例分析中使用了2012—2019年10457件
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