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[目的/意义]知识图谱作为近年来大数据、人工智能技术飞速发展背景下出现的知识探索、推理发现的新兴技术,对专利检索新业务形态开展,提升业务效率减轻人工负担有着广阔的应用前景。[方法/过程]通过对知识图谱构建流程、技术架构与专利文献业务特点分析结合,对知识图谱语义模型在低质量专利检索和可视化等场景应用进行了探讨。[结果/结论]知识图谱在专利检索场景中适用性较强,相关技术环境/工具成熟,同时其垂直领域多知识体系特点,其语义模型构建还需要高质量文献和专家进行协助和迭代。 相似文献
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[目的/意义]随着大数据和人工智能时代的来临，基于数据驱动的医疗辅助决策以及医疗健康知识挖掘受到人们的极大关注。医疗知识图谱是医疗信息分析和知识服务的基础，在医疗人工智能和医疗信息检索中发挥着重要作用。[方法/过程]本文以医疗领域的实际应用需求为出发点，从医疗大数据获取、医疗实体及关系标注、医疗实体识别、医疗实体链接、医疗实体关系挖掘、中文医疗知识图谱表示和存储等关键技术入手，提出了多数据源融合的医疗知识图谱构建的理论框架。[结果/结论]面向医疗领域的知识图谱构建是一项非常重要的基础任务，同时也是人工智能领域的重要发展方向。 相似文献
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[目的/意义]综合考虑专利转化过程的影响要素、依据多源异构的相关资源进行专利推荐,能帮助高校和企业快速找到供需双方,促进高校专利转化。[方法/过程]基于四螺旋理论,设计综合考虑“高校-政府-企业-科技中介”影响作用的高校专利转化本体模型,从而构建高校专利推荐知识图谱。以新能源汽车电池领域为例,通过展示和查询知识图谱,得到推荐结果。[结果/结论]构建的知识图谱较好地实现了专利相关多源数据的融合,通过节点关联能对高校或企业提供团队和需求发现、政策感知和机构匹配等提供参考,并为后续相关研究提供了借鉴思路。 相似文献
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人工智能在近几年快速发展并成为最热门的技术之一,如能快速了解人工智能技术热点与发展态势,对抢抓人工智能发展的重大战略机遇与构筑先发优势具有重要意义。本文提出了一种基于专利可视化图谱发现技术热点的方法,即在连续时间窗口上绘制图谱,在此基础上运用密度分布变化来识别该领域技术热点。为了提升专利图谱的准确性,本文使用海量专利文本训练了基于深度学习的doc2vec模型,形成了专利文本特征抽取模型。经过实验对比发现该模型在测试数据集中表现远超经典的词袋模型与主题模型。在实例分析中使用了2012—2019年10457件三方人工智能专利进行热点发现,共发现研究热点7个,并对7个热点中关键概念词、专利申请人所属国家进行深入分析。 相似文献
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专利信息包含着技术、经济、法律等众多领域的大量有价值信息.运用词频分析法,结合信息可视化技术,对国际专利信息领域的历史文献进行文献计量学分析,挖掘专利信息的研究热点,得出国际专利信息的研究热点为医药类专利的本地化,并进行深入讨论:构建畅通的专利转化渠道,将专利信息上升到国家战略情报高度,提升专利部门审查水平和专利保护水平,完善我国专利保障机制. 相似文献
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[目的/意义]为满足船舶领域科研或工程人员在知识问答、质量分析等方面的业务分析需求,提升科研工作效率与知识获取便利性、精准性。[方法/过程]围绕结构化、半结构化、非结构化等船舶领域多源异构数据,文章从质和量两方面提出了船舶领域知识图谱构建方法,基于船舶领域概念图谱与实体图谱构建,实现知识图谱“质”的描述;通过对实体间关联关系进行统计分析与建模分析,建立面向业务应用场景的量化分析模型;最终以问答推理为例,展示了从质和量两方面开展面向业务场景知识图谱构建的通用过程。[结果/结论]通过以舰艇涂料失效知识图谱构建为例,验证了在质和量两个方面构建知识图谱的正确性,该方法能够为业务场景分析提供有效支撑。 相似文献
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[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。 相似文献
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[目的/意义]对政策评估研究脉络进行可视化分析，对研究人员全面了解我国政策评估领域的研究现状，推动我国特色新型智库建设具有重要意义。[方法/过程]以中国社会科学引文索引（CSSCI）收录的政策评估领域639篇文献为研究对象，采用文献计量方法与VOSviewer知识图谱分析软件，识别政策评估领域的研究主体、知识基础、研究热点与演化路径。[结果/结论]构建了作者共现知识图谱识别出了该领域的主要科研团队和合作情况；构建了文献共被引知识图谱，识别出该领域3个维度的知识基础；构建了关键词共现知识图谱，挖掘出该领域的3个研究热点，在此基础上叠加关键词平均出现年份，识别出研究热点的演化路径。 相似文献
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[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。 相似文献
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[目的/意义]随着知识图谱在互联网领域中的成功应用,使得知识图谱的应用迅速向垂直领域传播与扩散,越来越得到垂直领域的重视。我国各个领域经历了40多年的信息化建设,导致了一大批阻碍信息共享的"信息孤岛",其根本原因是领域没有给予标准化足够的重视。无独有偶,40年后的今天,领域又一次无法回避知识表示中的标准化难题!目前知识图谱构建主要关注点在于知识图谱的构建技术,却很少考虑知识图谱构建中的语义标准化问题。[方法/过程]文章在对国内外语义知识标准化相关内容研究的基础上,提出了领域知识图谱构建中应当遵循的五层标准体系模型,该模型融合了国内外领域相关的元数据与本体标准,揭示出知识图谱构建中以元数据标准为核心的重要思想,指导领域选择标准词汇的方法,使得领域所构建的知识图谱实现标准化,从而为知识的共享与互操作奠定基础。[结果/结论]在石油术语知识图谱构建过程以该标准体系模型作指导,实现了石油术语知识图谱标准构建,从而验证了标准体系模型的合理性与正确性,文中提出的观点和标准体系模型具有创新性。 相似文献
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[目的/意义]旨在为我国知识付费研究提供主题参考。[方法/过程]基于知识流动性特征,对知识付费的内涵进行了界定;以CNKI和Web of Science来源期刊中与知识付费相关的527篇论文作为研究对象,应用文献计量法对文献的发展特征进行了描述并借助CiteSpace V绘制知识图谱,对知识付费相关研究的研究热点及研究趋势进行分析。[结果/结论]我国知识付费领域的研究仍然处于文献爆炸增长的起步阶段,主要研究热点集中在数字出版、知识付费理论、知识付费平台、用户付费行为与意愿四个方面。用户视角下的知识付费平台服务评价指标体系和知识付费服务的测度问题是两个有待进一步探讨的研究点。 相似文献
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[目的/意义]基于文献计量学和文本挖掘方法探索与某领域相关的学科交叉知识图谱的新思路。[方法/过程]提出可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱研究框架，基于Science Overlay Map和嵌入领域本体的LDAvis进行领域学科交叉知识图谱的构建，并以纳米科技领域为例，验证学科交叉知识图谱研究框架的有效性和适用性。[结果/结论]基于Science Overlay Map的领域学科交叉科学地图，从全学科的角度展示纳米科技领域与其他学科的交叉情况，基于LDAvis结合领域本体的学科交叉主题交互图则聚焦具体的学科交叉主题和主题之间的相互关系，二者的结合可以从宏观和微观上更清晰地把握纳米科技领域与其他学科的交叉情况。本研究可以弥补学科交叉主题识别结果不容易被解释的局限性，为领域学科交叉知识图谱研究提供了一种解决方案的新视角。 相似文献
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[研究目的]专利群落符合数字化下超级专利网络复杂创新要求,专利群落的科学划分及基于网络特征的技术布局策略研究,可为行业技术发展提供更具针对性、客观性与系统性的决策支持。[研究方法]该文提出双层嵌套聚类确定专利群落的方法。首先,基于IRM并行模型,构建专利种群网络;其次,立足于网络结构、关系以及表型三维度,设计专利种群网络特征测度指标体系,并利用DSM实现网络特征指标聚类,确定专利群落特征集及具体构成;最后,以碳纤维领域为实证对象,识别专利群落,并综合TF-IDF与LDA模型确定各群落技术领域主题,提出技术布局策略。[研究结论]双层嵌套聚类方法能够科学划分专利群落,融合突破、迭代成长与边缘搜索三大群落应分别通过纵横整合、代际储备、利基挖掘等方式实现有效技术布局。 相似文献
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[目的]知识图谱分析的自动化程度与动态性能不高,一直是其运用于产业创新研究领域的主要障碍。[方法]为解决上述难题,提出了基于知识图谱分析的产业创新预测模型;给出了该模型的框架结构、功能模块以及运作流程,详述了其中的关键算法;该模型通过灰色分图算法对产业创新项目规划进行内容界定与可能性评估,通过知识图谱生长衍化算法对产业创新未来趋势进行预测。[结果]实测结果表明,该模型比既有的预测模型,具有更高的分图收敛速度和图谱覆盖度,并具备较为精准的预测能力。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中,对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。[方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先,运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示;其次,基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体,基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取;最后,借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示,并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子,对提出的知识共聚框架进行实证分析。[结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源,细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联,有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。 相似文献
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【目的/意义】构建基于司法判决书的案件知识图谱是对司法数字资源的有效利用,有助于提升司法智能化
水平,积极响应国家“智慧法院”建设发展战略。【方法/过程】以“网络诈骗”领域为例,用“自顶向下”的方式构建知
识图谱。首先,结合文书内容与专家意见构建案件领域本体;接着,通过知识抽取、知识表示、知识融合等环节获取
实体、属性及关系;再利用Neo4j生成案件知识图谱。最后,提出了基于知识图谱的智慧司法知识服务框架。【结果/
结论】基于 2015年-2020年的“网络诈骗”领域司法判决书,构建了含有约 3万个实体和 18万条关系的案件知识图
谱,并详细阐述了具备基础资源层、知识图谱层、服务应用层的智慧司法知识服务框架设计。【创新/局限】实现了案
件知识图谱的实体类型扩充,以丰富图谱应用场景,并将知识图谱技术与智慧司法知识服务框架进行融合;局限在
于仅使用网络诈骗领域判决书数据进行实证研究。 相似文献