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題名:基於專利科學引文內容表示學習的科學技術主題關聯分析研究
書刊名:數據分析與知識發現
作者:張金柱王玥胡一鳴
出版日期:2019
卷期:2019(12)
頁次:52-60
主題關鍵詞:專利科學引文表示學習主題關聯內容挖掘Scientific references in patentRepresentation learningTopic linkageContent mining
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【目的】從專利科學引文的文本內容語義表示角度,形成專利科學引文內容挖掘技術和方法,探索科學技術在內容層次上的關聯關系,提高科學技術關聯分析的準確性、全面性和可解釋性。【方法】識別和抽取專利科學引文的關鍵詞、摘要等特征項表示專利科學引文內容,利用文本表示學習方法對內容特征項進行語義向量表示,基于向量相似度計算方法計算特征項間的語義相似度,進而通過聚類方法分別得到專利技術與專利科學引文內容的研究主題,并分析特定領域科學技術間的主題關聯。【結果】在納米技術領域的實證分析表明,該方法能更好地發現科學技術間主題映射和關鍵詞對應關系,從內容角度深入分析了科學技術間的主題關聯關系。【局限】僅從專利以及專利科學引文的摘要和關鍵詞層面進行探索性研究,使得專利全文本內容表示和分析的廣度和深度還不夠,分析維度的多樣化還需加強。【結論】該方法能夠從內容層面提高科學技術間的主體關聯分析效果,結果可解釋性更強。
[Objective] This paper explores the content mining method for scientific references in patent(SRP) based on text semantic representation. It also improves the accuracy, comprehensiveness and interpretability of knowledge flow analysis. [Methods] Firstly, we extracted keywords and abstracts from patents to represent the SRPs and created vectors for these items. Then, we computed the distance between vectors to calculate their semantic similarities. Finally, we obtained and mapped the topics of patents and SRP contents from the field of nanotechnology. [Results] We found our method could map relationship among sci-tech topics from the content perspective effectively. [Limitations] We only conducted exploratory research with abstracts and keywords rather than full texts. [Conclusions] The proposed method improves the knowledge flow analysis of patents.
 
 
 
 
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