【摘 要】
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[目的] 新兴技术识别有助于国家、企业等市场主体及时洞察技术前沿、合理配置资源、提前进行技术布局。[方法] 以细粒度的技术术语为研究对象，在考虑共词网络结构特征和语义表示的基础上，构建模型进行新兴术语的遴选和新兴分数的量化，并运用Node2Vec图表示学习算法对新兴术语的向量进行编码及语义表示，实现了新兴术语和新兴技术主题的识别。[结果] 在数控机床领域进行实证研究，共识别出449个新兴术语，以及
【基金项目】
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国家社会科学基金项目（项目编号：20BTQ094）； 甘肃省软科学专项（项目编号：21CX6ZA110）研究成果之一；
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[目的] 新兴技术识别有助于国家、企业等市场主体及时洞察技术前沿、合理配置资源、提前进行技术布局。[方法] 以细粒度的技术术语为研究对象，在考虑共词网络结构特征和语义表示的基础上，构建模型进行新兴术语的遴选和新兴分数的量化，并运用Node2Vec图表示学习算法对新兴术语的向量进行编码及语义表示，实现了新兴术语和新兴技术主题的识别。[结果] 在数控机床领域进行实证研究，共识别出449个新兴术语，以及机器人自动上下料系统、清洁高效切削加工技术、高速高精度数控加工中心、增减材复合制造技术等4个新兴技术主题，验证了本方法的科学和合理性。[局限] 仅使用了专利文献的数据，对其他多源异构文献数据及其中存在的引用、语义相似等其他网络关系利用不足。[结论] 运用共词和Node2Vec表示学习的方法可深入挖掘技术术语间共词网络结构特征和语义表示，实现了新兴技术的细粒度精准量化识别。
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