【摘 要】
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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。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于科研社交网络挖掘的专家组合推荐问题的研究”(71701134),广东省软科学研究项目“粤港澳大湾区背景下城市科技创新生态系统构建——以深圳市为例”(2019A101002075),深圳市哲学社会科学规划课题“基于智能语义本体的科学研究动态分析研究”(SZ2020D015)。
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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。
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