基于知识图谱的专利挖掘方法及其应用

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近年来随着与全球化进程的推进,科学技术飞速发展,各国的科技创新活动愈加活跃,发展科技成为提高国际竞争力的重要手段。科技创新活动需要较大规模的资金、人员投入,因此需要将有限的资源优先集中于具有较大潜力的技术方向,技术预见是解决该问题的有效途径,针对新兴产业以及前沿技术的预见方法逐渐成为支持政府制定产业技术规划以及企业面向未来进行战略布局研发决策的重要方法。但是,当前业界所广泛采用的产业技术预见方式仍然是基于专家经验的定性方式,技术预见的结论比较容易受到专家个人水平以及主观思维的影响,有失客观性以及可靠性。采用定量分析的方法相比定性分析方式更加科学且准确。而专利文献囊括了全世界每年90%~95%的最新科研成果,蕴含了大量规范化的技术信息并且可以自由利用,是进行技术预见分析的重要材料。本文以大量的专利数据为研究对象,不仅对专利的外部结构化信息进行了定量分析,并且使用了文本挖掘技术,针对专利信息中的题目、摘要等非结构化数据当中的语义信息进行了深层次、系统性的研究。首先采用了可以处理无标签数据的Doc2Vec模型并且针对专利数据的特点对模型进行改进,提出了KWE-Doc2Vec模型并通过实验验证了其准确性和有效性。使用该模型提取专利文本的编码表示,专利的语义表征更加准确,可获得更为精确的专利相似度,以专利相似度矩阵为基础绘制了专利网络和专利地图。此外,本文还借鉴了Text Rank算法的思想,将其应用到专利数据中,用于提取出专利网络中的核心文献。通过分析专利网络并结合提取出的核心专利,可以梳理出技术发展路径,对技术的发展趋势做出判断;通过对专利地图的空位进行分析可以识别出未来潜在的技术机遇。最后,将本文提出的基于专利的技术预见分析框架结合自然语言处理领域的具体发展状况进行实证研究,识别出该领域的技术发展路径以及对未来的技术机遇进行了分析和预测,为政府决策的制定、企业研发方向战略规划提供有力的决策支持。
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