【摘 要】
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基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效
【机 构】
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清华大学公共管理学院,中国工程院战略咨询中心
【基金项目】
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国家自然科学基金“支持技术预见的多源异构大数据融合与时序文本预测方法研究”(91646102);国家自然科学基金“面向2035的中国工程科技发展路线图绘制理论与方法研究”(L1624045);国家自然科学基金“面向2035的中国工程科技发展路线图应用案例及软件研究”(L1624041);国家自然科学基金“2035发展战略文献计量与专利分析方法研究”(L1524015);教育部人文社会科学项目(
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基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力
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