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个性化语义TRIZ构建研究 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的/意义]研究构建个性化语义TRIZ的方法、流程与关键技术.该语义TRIZ可对专利中隐性技术信息进行深度揭示与语义关联.[方法/过程]设计一个开放性语义TRIZ框架.该框架从概念空间、索引空间、应用空间3个维度构建语义TRIZ;从微观层SAO、中观层技术主题、宏观层技术范畴3个层面描述语义TRIZ索引结构.基于该框架,以大口径光学元件专利为例构建领域个性化语义TRIZ.[结果/结论]针对中等规模专利数据集(数千条),本方法能有效地半自动构建领域个性化语义TRIZ,支持专利深度技术挖掘应用. 相似文献
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[目的/意义] 针对SAO结构短文本分类时面临的语义特征短缺和领域知识不足问题,提出一种融合语义联想和BERT的SAO分类方法,以期提高短文本分类效果。[方法/过程] 以图情领域SAO短文本为数据源,首先设计了一种包含"扩展-重构-降噪"三环节的语义联想方案,即通过语义扩展和SAO重构延展SAO语义信息,通过语义降噪解决扩展后的噪声干扰问题;然后利用BERT模型对语义联想后的SAO短文本进行训练;最后在分类部分实现自动分类。[结果/结论] 在分别对比了不同联想值、学习率和分类器后,实验结果表明当联想值为10、学习率为4e-5时SAO短文本分类效果达到最优,平均F1值为0.852 2,与SVM、LSTM和单纯的BERT相比,F1值分别提高了0.103 1、0.153 8和0.140 5。 相似文献
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[目的/意义]改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中的"问题"与相应"解决方案"等问题。[方法/过程]本文通过抽取专利文本中的SAO结构,并从SAO结构中识别"问题和解决方案"（P&S）模式,基于"bag of P&S"假设,构建基于"主语-行为-宾语"（subject-action-object,SAO）结构的LDA主题模型,实现对专利文献主题结构的识别和分析。[结果/结论]案例研究表明,该方法能够有效识别主题分布,并在主题辨识度和语义消岐方面较传统LDA模型具有较大优势。 相似文献
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[目的/意义] 基于专利文献识别产业技术领域的核心技术链,对于梳理产业核心技术架构,分析我国核心产业链的薄弱环节,确定技术攻关方向,完善技术链和产业链具有积极意义。[方法/过程] 改进经典的SAO结构,提出基于输入输出型SAO网络的核心技术链识别方法。从领域专利文本中提取输入输出型SAO结构作为技术要素,根据技术要素间的输入输出关系构建技术的领域知识网络;运用加权k-Core方法获得包含主要技术关系的核心知识子网络,并通过识别强连通分量实现核心知识子网络的分解;利用主路径分析等方法识别核心知识子网络中的外部核心技术链与内部核心技术链,并参照其涉及专利对核心技术链进行解读。[结果/结论] 将所提出方法应用于量子计算领域,识别出其中蕴含的外部和内部核心技术链,通过专家验证以及与相关学者研究的对比,验证了结果的准确性。该识别方法具有技术链关系连贯、自动化程度高以及灵活性强等优点。 相似文献
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[目的/意义]随着战略型新兴技术产业的迅猛发展,如何识别具有潜在协同效应的技术创新组合、厘清组合中核心的创新关系,是有效规划产业发展路线、提升产业竞争优势的重要前提。[方法/过程]在技术组合进化理论的指导下,结合深度学习、SAO语义挖掘和CFDP算法,提出一种基于专利数据的技术创新组合与演化关系的识别方案。该研究方案共分为3个步骤：首先基于关键词与专利分类号构建领域检索策略,并实现对获取数据的清洗和分词。随后,通过Word2Vec构建领域技术主题的词向量语义网络,并利用CFDP算法识别出潜在创新要素及组合方式。最后,深入挖掘各组合中核心的SAO结构,通过LSTM深度学习算法对其演化关系进行分类,挖掘技术的核心创新方式,进而有效甄别领域潜在的技术机会。[结果/结论]以语音识别领域为例,通过对该领域DII专利文本数据的深入挖掘,识别并追踪5个潜在的技术创新组合及核心创新方式。研究发现,当前我国语音识别领域在智能芯片设计、语音识别算法、新场景和应用等方面有较大的创新潜力。 相似文献
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[目的/意义] SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题：查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程] 提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法（term clumping）识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论] 案例研究发现,该方法的平均查准率为0.805 8,平均查全率为0.844 6,所识别SAO结构与领域主题关系较强,且矩阵稀疏性也得到较好改善,可有效应用于相关文献计量分析。 相似文献
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国外专利分析工具的比较研究 总被引：8，自引：0，他引：8
从“数据整理和概念分组”、“列表或直方图”、“比较矩阵”、“有结构数据聚类”、“无结构数据聚类”、“文档聚类地图”、“引文分析”以及“SAO”8个方面介绍当前国外主要的专利分析工具的功能及特色，并进行比较研究，为专利分析人员选取适当的工具以及软件公司改进专利分析工具提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 论文摘要是信息组织的重要标引对象,将论文摘要按一定结构进行标引有利于科学传播、知识发现和情报分析。如何对现有非结构式摘要进行精准快速的自动标引是亟待解决的现实问题。[方法/过程] 假定不同类别的摘要具有内在一致性,即对结构式摘要的研究可为非结构式摘要自动标引提供方法和技术参考。据此,基于美国国家医学图书馆结构要素标签术语集和标签分类映射关系,提出结构要素BOMRC体系和结构式摘要的识别与规范化标引方法。其次选取研究样本并采用文本挖掘方法对样本语料中的单词、动词、三词词块、四词词块等词汇进行词频、TFIDF值等多个指标的定量统计分析,构建能够进行结构要素识别的语义特征词典。最后利用非结构式摘要测试集进行语义特征词典有效性检验。[结果/结论] 结果显示,利用语义特征词典方法能够有效识别非结构式摘要的各类要素,并可用于优化以机器学习方法为核心的自动识别模型。 相似文献
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面向TRIZ的领域专利技术挖掘系统设计与实践 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 针对面向TRIZ的专利技术深度、精准挖掘的需求,设计并开发一套领域专利技术挖掘系统。[方法/过程] 首先,归纳面向TRIZ的专利技术挖掘的具体需求,分析现有工具的不足。其次,提出领域专利技术挖掘系统的体系结构,总结其关键技术及解决方案。最后,开发一套面向TRIZ的领域专利技术挖掘原型系统,并进行大口径光学元件（LAOE）领域专利技术挖掘实践。[结果/结论] 该系统基于SAO（subject-action-object）三元组与简单知识对象,集成文本挖掘技术构建细粒度、多维度的领域技术索引,实现领域知识棱镜、面向TRIZ的语义检索与专利可视化分析功能,可以支持深度、精准的专利技术挖掘应用。 相似文献
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构建语义化知识服务系统是数字图书馆在语义Web环境下的发展方向。针对目前各种语义Web技术在数字图书馆开发应用的现状和问题,本研究融合国际基于Topic的语义知识组织技术,结合国内的需求,提出了“语义主题模型”,目标为构建可实施的语义化知识系统。文章首先对以“概念化主题、主题关联、语义标签”为内涵的“语义主题化模型”概念进行定义;其次,设计基于此模型的语义化知识系统框架;再次,对相关应用进行了探讨;最后,对未来开发工作进行了规划。 相似文献
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在对语义Wiki系统特征和资源整合框架分析基础上,详细阐明资源整合过程中的两个关键技术——利用信息抽取技术进行语义标注和协同本体构建,从而促进语义Wiki系统的开发。 相似文献
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[目的/意义]针对企业实施技术创新战略时所面临的技术发展趋势不明朗、技术瓶颈难以突破的问题,提出一种跨领域寻找潜在技术方案的研究方法,引导企业利用跨领域研究方法解决复杂技术问题,保证技术创新的顺利进行。[方法/过程]以知识在技术领域间的流动为切入点,引入语义TRIZ中的知识发现理论,将专利摘要中抽取的SAO结构分别与P&S主题、技术领域进行匹配,绘制技术地图,描述技术知识跨领域应用现状,识别潜在技术方案。[结果/结论]以3D生物打印技术为例进行的实证分析表明,随着技术的不断发展,技术问题和技术方案的种类不断增加,技术问题在追加技术领域中的分布较为分散,而技术方案在主要技术领域中的分布更为集中。识别出的潜在技术方案具有一定的合理性和可靠性,可为企业技术创新活动的顺利进行提供更为清晰的指导和决策支持。 相似文献
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[目的/意义] 立足情报研究视角,提出一套科学有效且可复用推广的关键技术识别方法,以期为国家、地区、企业和创新机构发现、部署、推动关键技术研发前瞻性布局提供情报支撑。[方法/过程] 在关键技术类型及概念界定的基础上,利用文献知识聚类识别热点技术,以各项热点技术为节点构建复杂网络,通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络,采用结构洞理论分析网络和节点特性,以此遴选共性技术;利用链路预测方法,预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性,分析热点技术交叉融合促进创新技术形成的现象,以此识别潜在新兴技术。[结果/结论] 以智能制造领域为例开展关键技术识别的实证研究,通过国家权威规划文件对比和文献资料调研,初步验证方法的可操作性和有效性。 相似文献
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本文主要探讨语义系统的组成要素及其相互作用。构建由领域本体、桥本体、元数据、概念层、术语层、资源层以及资源存储库等要素组成的语义系统,从而实现语义互联,隐含语义的推理和挖掘及数字资源的互操作。 相似文献
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新的信息环境下,以文献为单元的知识组织方式已无法满足用户的知识需求,文献中所包含的细粒度知识元成为多学科研究的热点之一。知识元的内涵、结构和描述模型成为亟待研究的重要基础理论问题。本文在对已有知识元概念、分类和描述方法进行总结的基础上,进一步明确了知识元的内涵,并从知识生产的视角,将文献中的知识元划分为常识知识元、引证知识元和创新知识元三种类型,进而从理论和实证分析两方面证明了“一个知识元是N（N≥1,N为正整数）个语义三元组的逻辑组合”这一假设。此外,为促进知识元的管理和利用,本文借鉴纳米出版物思想,构建了知识元的语义描述模型,该知识元描述模型由知识元内容、内容的来源信息和支持信息,以及知识元的出版信息四个要素构成。图3。表6。参考文献52。 相似文献
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支持科研和学术发现的语义网应用实例研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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利用专利文献数据识别技术领域的技术主题演化发展路径并分析其发展趋势，对于科技界、企业界进行专利技术创新具有重要的意义。首先，使用Open IE 5.1进行SAO (subject-action-object)三元组抽取，基于LDA (latent Dirichlet allocation)模型进行主题识别，根据TRIZ技术创新思想，基于action语义词典将技术主题划分到四个维度；然后，通过计算SAO三元组之间的相似度来测度技术主题之间的语义关联构建技术主题创新演化路径，并利用可视化技术构建技术主题创新演化路径可视化图谱，利用该图谱辅助分析技术主题演化脉络及其发展趋势。最后，通过石墨烯超级电容器（集流体）领域的实证，对该领域的技术问题（problem to problem,P-P）主题、技术功能（solution to solution,S-S）主题、解决方案（problem to solution,P-S）主题和技术效果（solution to problem,S-P）主题的创新演化路径进行解读分析，验证了本研究提出方法的可行性和有效性。 相似文献