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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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为了丰富专利分类的网络和文本语义表示,实现两者更有效的语义融合,提高技术融合预测效果,提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先,综合考虑专利分类位置及其上下文语境,直接对专利分类序列进行语义表示,提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法;其次,根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法,形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法;在此基础上,设计多种特征融合方法,提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法;最后,基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实,专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法;依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式,基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测;“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优,较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果,更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。 相似文献
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专利竞争情报组织机制研究 总被引：2，自引：0，他引：2
李德升 《图书馆工作与研究》2006,(2):2-6
本文从专利竞争情报与专利活动基本内容出发,从获取、提炼、分析、存贮与传递等几个方面深入探讨了专利竞争情报的组织机制。 相似文献
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马芳 《现代图书情报技术》2011,(12):58-63
为减少人工分类的不确定性和分类错误,将文本分类技术引入专利自动分类系统,采用径向基函数神经网络(RBFNN)算法完成专利文本的训练和分类,并进行相关测试分析。实验结果表明,采用RBFNN分类器在专利文本自动分类中具有较理想的性能,测试平均F1值在70%以上。 相似文献
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首先分析了专利与行业两种分类进行对照的现实意义,然后对专利和行业分类的内容、原则及功能进行了比较,并分析了各自的特点,最后以LED产业为例,采用内容分析、关键词索引和应用文献分布定律的方法,对LED产业的专利分类对照进行了分析,并归纳了各个方法的特点和不足。 相似文献
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日本专利检索体系中主题分类"FI/F-term"的理论与应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
技术创新决定未来中国的发展,专利战略是技术创新的基本保障,专利战略的实施,离不开专利情报检索.文章以将专利作为立国之本,最成功地实施专利战略的日本为研究对象,首先,简要概述日本专利情报的战略地位与服务提供;其次,具体介绍日本专利情报检索体系的组织构成和其独特的主题分类FI/F-term系统;再次,给出FI/F-term的构成实例和FI/F-term的使用方法;最后,给出有关结论与思考.该文为<数字图书馆论坛>2008年第11期本期话题"科技创新中的专利应用研究"的文章之一. 相似文献
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[目的/意义] 提出一种基于相似度的专利与产业类目映射模型,模型拥有准确、易扩展和高效率的优点,可为后续研究提供借鉴和参考。[方法/过程] 整理现有专利与产业类目映射方法,以《国际专利分类》与《国民经济行业分类》为例,设计类目映射模型并做映射实验,通过Z-score标准化方法处理余弦相似度结果,完成《国际专利分类》小类与《国民经济行业分类》小类的部分映射,并根据国家知识产权局的试用版本对照成果综合评价本模型。[结果/结论] 模型综合考虑专利官方注释规范精炼性和大量专利数据覆盖面广的优点,通过自然语言处理技术自动化得到专利与产业类目的映射组合,较现有方法在节省大量人力成本的同时保证了正确率,并可方便地进行映射类目细粒度的调整,适用于其他符合本模型数据格式要求的专利与产业分类的映射。 相似文献
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[目的/意义]了解专利与产业的映射研究进展,为后续研究提供借鉴和参考。[方法/过程]整理归纳专利与产业的分类体系,分别阐述国外与国内专利与产业映射的研究现状,对比并总结其主要映射方法。[结果/结论]结果表明,国外本领域的研究早于且成熟于国内研究,映射方法主要有基于专家判定、基于交叉检索和基于概率计算3类,最后,指出各类方法的特点和局限性,并对下一步国内专利与产业映射研究的思路与方法进行探讨。 相似文献
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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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运用图示法自动提取中文专利文本的语义信息 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息,以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。[方法/过程] 设计两种运用图结构的模型:①基于关键词的文本图模型;②基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义;第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中,借助频繁子图挖掘算法,对所建图模型进行子图挖掘, 并构建以子图为特征的文本分类器,用来检测所建图模型的表达性和有效性。[结果/结论]将所建的基于图模型的文本分类器应用于4个不同技术领域的专利文本数据集,并与经典文本分类器的测试结果相比较而知:前者在使用明显较少的特征数的基础上,分类性能较后者提升2.1%-10.5%。由此而推断,使用图结构的表达法并结合图挖掘技术从专利文本中所提取的语义信息是有效的,有助于进一步的专利文本分析。 相似文献
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【目的】通过构建个性化分类体系,研究面向TRIZ应用的专利自动分类方法。【方法】基于主题模型,从宏观、中观、微观三个层面构建面向TRIZ个性化分类体系;通过对不同分类特征项与算法进行组合,挑选分类准确率最高的组合构建初始分类器;采用平滑非平衡数据与特征项降维方式对分类器进行优化,完成对专利的自动分类。【结果】实现半自动构建面向TRIZ的个性化分类体系及基于该分类体系的专利自动分类。在中等数据量级场景下(千条),实现专利自动分类,分类效果综合评价指标高达90.2%。【局限】该方法不适用于数据量较小(百条)时的专利分类;在较大数据量(万条)场景下,该方法的有效性尚未得到验证。【结论】对中等规模专利数据,能快速构建面向TRIZ的分类体系,并实现自动分类。 相似文献
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于红 《科技文献信息管理》2001,15(4):22-27
本文介绍了《国际专利分类表》第七版中分类条目数量、引得码条目数量及分类表基本构成等方面的一些变化，并研讨了这些变化与人类技术发明创造活动的关系。 相似文献
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无论是传统产业还是新兴行业的发展,现今社会都要求企业利用专利制度来保护其知识产权。在深入挖掘专利理论的同时,学术研究能否跟上行业专利技术发展的脚步也不可忽视。以中国知网总站为主要数据来源,以行业分类为视角,分析了专利方面文献的研究现状。通过对相关文献进行两级检索和手动筛选,得到目前专利方面文献的研究重点和热点,并详细阐述了研究文献篇数靠前的两个行业的专利研究文献具体内容。 相似文献
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英国德温特专利数据库及其检索方法 总被引：3，自引：0，他引：3
介绍基于ISI平台的德温特专利数据库(DERWENT Innovations Index)的特点、检索方法，并且讨论了在检索过程中需要注意的问题。 相似文献
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[目的/意义] 专利技术相关性研究对专利分析、专利管理等意义重大。综述专利技术相关性研究的典型方法,并进行客观分析和评价,以期为进一步研究提供新的思路。[方法/过程] 在界定专利技术相关性概念的基础上,对专利技术相似性和专利技术互补性的研究方法进行调研、归纳与分析,评述该领域的研究现状,提出未来可能的研究方向。[结果/结论] 专利技术相似性的研究方法可分为基于专利分类、专利引证和文本挖掘3种,且各自有其优势和局限;当前专利技术互补性研究比较薄弱,研究方法有待丰富;专利技术相似性和互补性的协同研究不足;专利技术相关性的应用范围有待进一步扩展。 相似文献
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[目的/意义] 旨在对大量的中文专利实现快速分类,满足专利审查以及情报分析等工作的要求。[方法/过程] 结合专利文本的固有格式以及存在多个IPC分类号的实际情况,将多示例多标签学习应用于专利自动分类中,在介绍几种经典的多示例多标签模型的基本原理之后,将这些模型运用于中文专利IPC分类号的确定。[结果/结论] 实验证明,多示例多标签模型适合运用在专利的自动分类中,并且从Average precision、Hamming Loss、Ranking Loss、One Error、Coverage、Training time等指标分析可以发现,MIMLRBF模型能快速、准确地运用在中文专利IPC分类号的确定中,为大规模专利的自动分类提供借鉴。 相似文献