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[目的/意义]分析技术主题演化过程可以梳理技术发展脉络,对于发展创新、预测技术发展趋势具有重要意义,但是从语义角度分析技术主题演化轨迹的研究较少。因此,从语义的角度出发,分析技术主题演化过程。[方法/过程]提出基于非负矩阵分解的改进的动态非负矩阵分解模型对专利文本进行动态主题建模,并利用TextRank算法抽取名词短语进行标注,增强所抽取技术主题的可解释性。在此基础上,利用词向量的方式计算技术演化轨迹,并进行可视化展示。[结果/结论]对2002年、2005年、2008年、2011年和2014年的五方专利进行实证分析,识别出65个技术主题及其演化轨迹,表明方法的可行性。 相似文献
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[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。 相似文献
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随着科研人员需要处理的文献集规模的日益庞大,以LDA 为代表的主题模型能够从语义层面挖掘大规模文献集中隐含的主题,因此,LDA 主题模型的应用越来越广泛。LDA 模型仅仅关注文献集的内容,而忽略了文献其他重要的外部信息,AToT 模型在LDA 主题模型的基础上引入了文献作者和文献发表时间两个属性,使AToT 模型不仅可以挖掘文献中隐含的信息,还可以分析文献作者的研究兴趣及文献主题随时间的变化。AToT 模型对文献集建模的结果是以概率矩阵的形式呈现,不能直观、全面、清晰的呈现挖掘出来的信息,特别是对数据挖掘不熟悉的科研人员,因此,本文开发了一个基于AToT 模型的可视化系统,该可视化系统清晰、美观地展现了AToT 模型中文献、主题、作者、时间、词项间的关系。如文档中的主题分布、主题的词项分布、作者的研究兴趣分布、主题的相似主题和主题的演化趋势等。 相似文献
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[目的/意义]涉图书馆领域的技术专利是图书馆技术发展的重要表征,以此作为计量单位,可以形成观测图书馆整体发展变革的重要维度之一。通过对涉图书馆领域专利演变的梳理,能够更好地探寻和把握图书馆发展规律。[方法/过程]对涉图书馆领域专利的时间、专利权人、主题分布以及变化规律进行分析,并与图书馆发展政策、图书馆研究文献等多元维度进行对比分析。[结果/结论]基于涉图书馆专利的分析,发现相关技术以面向“实体书籍”与“便利馆员日常应用”为主,近年来对“用户”场景逐渐重视,特别是涉及人工智能技术在近年快速增长。在图书馆发展的多元维度对比中,相关领域主题在技术层面、研究层面和政策层面表现出异步性。 相似文献
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[目的 /意义]随着前沿科学的快速发展,如何把握相关知识的演化过程成为一项重要且有挑战性的工作。本文旨在梳理知识演化分析的各种技术方法,探析现有技术路线的问题及面临的挑战,为进一步开展相关研究提供思路。[方法 /过程]明确知识演化分析的内涵和理论基础,借助文献计量和内容分析的方法,通过VOSviewer对国内外相关研究展开主题分析,在此基础上构建演化分析技术方法图谱。[结果 /结论 ]从知识结构的角度划分出引文网络主路径法、引文网络聚类法、共词网络路径挖掘法、共词网络聚类法、演化机制模型法、主题模型法、深度学习法等技术方法,并归纳出不同技术方法的特点和不足。融合细粒度知识、丰富的知识关联和语义分析技术,提出一种大数据驱动的基于研究设计指纹的知识演化分析框架。 相似文献
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[目的/意义] 从专利分类修订角度研究技术演化,为技术演化研究提供新思路。[方法/过程] 首先根据IPC分类表H部2009-2018年的修订情况,总结出新增分类、删除分类、类内转移分类、类间转移分类4种修订类型。其次针对分类修订后产生的过档文献提出基于Word2vec+TextCNN模型的过档文献再分类方法,使新旧版分类表通过再分类专利产生衔接。最后结合H部2009年-2018年被修订分类及再分类专利进行技术演化初步探索。[结果/结论] 专利再分类模型可有效解决过档文献问题,为专利再分类工作提供参考,同时可衔接新旧版专利分类表;结合IPC分类修订及再分类专利可分析分类修订中的主要技术演化方向,为技术演化研究提供新视角。 相似文献
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[目的/意义]科学技术的发展带动科技文献数量持续增长,探索不同数据源维度下的领域知识演化特征,有助于从数据层面对领域知识发展建立全景化视角。[方法/过程]以美国石墨烯领域的期刊论文、会议论文、基金项目、技术专利为数据源,采用BERTopic主题建模的方法提取领域主题,对不同数据源维度下的领域知识演化进行跟踪,对比不同数据源维度下的知识演化分析效果。[结果/结论]研究发现,基于单一数据源的主题提取结果及其呈现的知识演化脉络各有侧重;基于融合数据源的领域主题呈现领域全景且有助于发现潜在的知识演化模式。 相似文献
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[目的/意义] 提出3种主题演化模式：主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出：主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。 相似文献
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[目的/意义]旨在研究肿瘤疫苗领域技术创新合作网络演化特征,为我国肿瘤疫苗领域的技术突破和产业发展提供思路。[方法/过程]提出一种产业技术创新合作网络演化特征分析方法和框架。首先引入专利指标法,通过技术生长率、技术成熟系数、技术衰老系数和新技术特征系数等指数的定量计算对肿瘤疫苗产业技术生命周期进行划分;其次利用社会网络分析法构建技术生命周期各阶段合作网络,从节点数、网络密度、中心势、核心-边缘分析等维度对合作网络的拓扑结构演化规律进行分析;从中心度、凝聚子群分析、创新机构等维度对核心个体演化规律进行分析,进而揭示肿瘤疫苗产业技术创新合作网络的动态演化特征。[结果/结论]以肿瘤疫苗战略性新兴产业为案例进行研究,验证方法的有效性和可行性,为肿瘤疫苗领域技术发展战略和技术合作提供理论依据。 相似文献
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［目的/意义］ 开展面向特定技术领域的技术演化路径识别,有助于梳理技术发展脉络进而对未来的技术发展方向做出合理预测,对识别科技优先领域、合理配置科技资源具有重要意义。［方法/过程］ 在梳理技术演化与技术演化路径的相关内涵的基础上,简要辨析了技术演化路径相关概念;进而从专利文献中的不同信息出发,从专利分类、专利引文、专利文本以及融合多种字段信息来总结技术演化路径识别研究的主要进展,并进一步归纳出该主题的整体发展趋势。［结果/结论］ 技术演化路径识别研究主要趋势包括：数据来源从单一数据转向多源异构数据融合,研究方法从注重定量转向定性与定量相结合,关注视角从历史演化路径识别转向未来演化路径预测,应用场景由一般性技术到颠覆性技术转变。 相似文献
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[目的/意义]基于专利共被引聚类和专利组合分析构建关键技术识别分析框架,可为产业、企业决策和规划提供参考依据。[方法/过程]首先通过专利共被引聚类获得若干个聚类簇;再通过领域专家对聚类簇进行判读和命名;最后从专利活动和专利质量两个维度对聚类簇进行专利组合分析,其中专利申请数量和被引频次均较高的专利簇即为关键技术。[结果/结论]与已有方法比较研究表明,本方法不仅可以有效识别产业关键技术,还能在中观的产业层面揭示出切合实际需求的技术方向,也可为企业根据自身需求制定不同的技术发展战略提供指导。 相似文献
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[目的/意义]科技创新需要快速发现特定科技领域中关键知识衍生与演化的路径,探索未来的知识创新趋势,为此,有必要对知识演化路径进行动态可视化研究。[方法/过程]从主题关联的角度入手,以3D打印领域为例,基于LDA识别出科技创新主题并进行分阶段细化分析,探测主题集群内部与外部的关联强度,识别出主题不同生命周期的演化能力及其演化类型。[结果/结论]实验结果表明,该方法从主题关联的角度入手,构建了基于时间序列的知识演化路径,丰富了知识管理和信息计量的理论研究方法,在实践上则有助于探测科技创新知识。 相似文献
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[目的/意义]基于大量专利文献数据的核心技术主题识别有助于识别某技术领域的关键技术、分析关键技术的发展方向,是进行技术创新的基础情报工作,对于研究人员、企业乃至国家层面都具有一定的意义。[方法/过程]提出基于Chunk-LDAvis的核心技术主题识别方法,首先基于经典LDA模型进行主题识别,然后利用名词组块对初始LDA主题识别结果进行标注,构建Chunk-LDA主题识别结果,提高其可解读性;然后基于社会网络分析方法构建主题网络,识别核心技术主题;基于R语言的LDAvis工具包绘制可交互的Chunk-LDAvis核心技术主题关联分析图谱,发现核心技术主题的隐含联系,辅助进行核心技术主题识别。[结果/结论]通过对纳米农业领域进行实证研究,验证了本文提出方法的准确性和可行性。 相似文献
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[目的/意义] 构建技术转移特征指标体系,提前识别具有应用潜力的专利,为专利技术转移提供信息支撑,促进技术成果转移转化。[方法/过程] 基于专利转让行为的客观事实信息,界定转让和未转让数据集,分析比对两者特征差异,构建技术、法律、市场、主体4个维度的基于专利文献自身的技术转移特征指标体系,并进行指标统计学检验以及实证模型检验。[结果/结论] 基于专利文献自身的基础特征指标能够预判技术转移,各指标影响程度相对均衡且不存在主导性指标。实证SVM模型检验该指标体系的预测效度,初步实现能够应用于国家/地区层面、机构层面、专利个体层面的技术转移特征指标体系的构建与检验,该方法具有实用性。 相似文献
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[目的/意义]识别领域发展路径对于科技创新具有重要意义,但现有方法如专家访谈、引文分析等不能适应文献爆发性增长的现状,针对这一问题,提出一种基于主题变迁的领域发展路径识别方法。[方法/过程]该方法可以自动从Aminer平台获取数据,通过构建关键词-学者矩阵,综合使用KMeans++和谱聚类算法识别出研究主题和相关学者;通过相似度计算实现不同主题之间的关联,最终获得研究领域的发展路径并进行可视化展示。[结果/结论]通过对人工智能领域的实证分析,结果表明该方法能够有效反映领域研究主题的变迁,有助于研究者快速定位领域的研究热点和重点,丰富领域发展路径相关的研究方法。 相似文献