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專利視角下融合多屬性的技術(shù)創(chuàng)新主題挖掘方法——以芯片領(lǐng)域?qū)@麨槔?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-01-12 03:01
  [目的/意義]使用融合多屬性的量化方法,快速且有效地挖掘出領(lǐng)域內(nèi)多個(gè)技術(shù)創(chuàng)新主題,為技術(shù)創(chuàng)新方向的確定提供借鑒。[方法/過程]將LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題模型與專利價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)相結(jié)合,提出一種挖掘技術(shù)創(chuàng)新主題的量化方法。首先,綜合運(yùn)用TF-IDF、困惑度和四分位數(shù)法構(gòu)建領(lǐng)域?qū)@腖DA主題模型。然后,利用LDA輸出的概率分布矩陣,結(jié)合專利價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)(權(quán)利要求和IPC),構(gòu)建量化指標(biāo)體系。接著,選取芯片專利進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),計(jì)算量化指標(biāo)并運(yùn)用熱力圖對(duì)其可視化,識(shí)別出技術(shù)創(chuàng)新主題。最后,基于專利、LDA的輸出矩陣、創(chuàng)新主題和量化指標(biāo)之間的映射關(guān)系,進(jìn)行專利篩選和技術(shù)創(chuàng)新主題的合理標(biāo)記。[結(jié)果/結(jié)論]通過邀請(qǐng)微電子領(lǐng)域?qū)<液蛥⒖甲钚聡?guó)內(nèi)外芯片技術(shù)兩種方式對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果表明:融合多屬性的領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新主題挖掘方法能夠快速且有效地挖掘出多個(gè)技術(shù)創(chuàng)新主題,在實(shí)踐層面可以更好地為相關(guān)領(lǐng)域企業(yè)和科技工作者發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新主題提供思路。 

【文章來源】:圖書情報(bào)工作. 2020,64(11)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:12 頁

【部分圖文】:

專利視角下融合多屬性的技術(shù)創(chuàng)新主題挖掘方法——以芯片領(lǐng)域?qū)@麨槔? src='http://www.bigengculture.com/uploads/allimg/20210112/1610391675.78620.jpeg'  style='max-width:500px'></p><br> CTM和CTS<br><p align='center'><img src='http://www.bigengculture.com/uploads/allimg/20210112/1610391675.96353.jpeg' alt='創(chuàng)新度,主題,熱力,技術(shù)' style='max-width:500px'></p><br> 其一,提取技術(shù)創(chuàng)新主題專利文檔。首先將5個(gè)技術(shù)創(chuàng)新主題在LDA生成的文檔-主題矩陣中對(duì)應(yīng)的部分構(gòu)成一個(gè)新的文檔-創(chuàng)新主題矩陣,建立語料庫(kù)與新矩陣的映射關(guān)系,提取出符合條件的專利文檔。由于符合條件的專利文檔數(shù)量較大,設(shè)置不同閾值選取專利文檔,依次將新矩陣中的概率值保留兩位小數(shù)、一位小數(shù)和不保留小數(shù),以創(chuàng)新主題Topic-5為例提取到專利文檔數(shù)量分別是5 284、3 256和122,其他4個(gè)主題呈現(xiàn)相同的遞減規(guī)律。經(jīng)過討論確定使用不保留小數(shù)的矩陣生成布爾索引與語料庫(kù)映射提取合理數(shù)量的專利文檔,Topic-5、Topic-8、Topic-25、Topic-27、Topic-28這5個(gè)創(chuàng)新主題對(duì)應(yīng)文檔數(shù)量分別是122、87、121、134、165。表10 技術(shù)主題創(chuàng)新度排序 序號(hào) 技術(shù)主題 技術(shù)主題創(chuàng)新度(TI) 序號(hào) 技術(shù)主題 技術(shù)主題創(chuàng)新度(TI) 1 Topic-5 157.66 17 Topic-4 26.57 2 Topic-27 125.14 18 Topic-29 24.38 3 Topic-25 78.08 19 Topic-20 23.17 4 Topic-28 74.75 20 Topic-10 22.52 5 Topic-8 72.43 21 Topic-17 21.56 6 Topic-1 70.36 22 Topic-22 21.55 7 Topic-14 69.90 23 Topic-15 21.34 8 Topic-3 69.72 24 Topic-9 20.04 9 Topic-16 45.53 25 Topic-19 17.44 10 Topic-26 39.78 26 Topic-7 17.19 11 Topic-12 39.20 27 Topic-2 17.15 12 Topic-18 35.64 28 Topic-30 16.95 13 Topic-13 34.81 29 Topic-31 14.34 14 Topic-6 30.50 30 Topic-23 13.70 15 Topic-21 29.88 31 Topic-24 6.56 16 Topic-11 26.95 <br><br><p align='center'><img src='http://www.bigengculture.com/uploads/allimg/20210112/1610391676.24500.jpeg' alt='專家,主題' style='max-width:500px'></p><br> 由于領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)主題在一定程度上相互交叉重疊[34],擬定的技術(shù)創(chuàng)新主題也存在一定程度的重疊,單獨(dú)評(píng)分并不符合有效性的準(zhǔn)則,專家通過對(duì)擬定的技術(shù)創(chuàng)新主題進(jìn)行整合,從整體上對(duì)主題進(jìn)行評(píng)分。共邀請(qǐng)了5名微電子領(lǐng)域的專家,他們?cè)谛酒夹g(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域具有專業(yè)知識(shí)和豐富經(jīng)驗(yàn)。具體評(píng)分規(guī)則為:1到10分代表技術(shù)創(chuàng)新主題的質(zhì)量由低到高,技術(shù)創(chuàng)新主題的質(zhì)量評(píng)分綜合3個(gè)方面考量:技術(shù)價(jià)值、創(chuàng)新價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,每位微電子專家都對(duì)5個(gè)擬定的技術(shù)創(chuàng)新主題給出自己專業(yè)的評(píng)判,最后評(píng)分如圖6 所示,評(píng)分統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表14。3.6.2 最新國(guó)內(nèi)外芯片技術(shù)研究 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]國(guó)內(nèi)外芯片產(chǎn)業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀與趨勢(shì)分析[J]. 張百尚,商惠敏.  科技管理研究. 2019(17)<br>
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[3]2018年全球半導(dǎo)體領(lǐng)域規(guī)劃與發(fā)展態(tài)勢(shì)分析[J]. 王立娜,唐川,房俊民,張娟,田倩飛,徐婧.  世界科技研究與發(fā)展. 2019(02)<br>
[4]一種基于詞加權(quán)LDA模型的專利文獻(xiàn)分類方法[J]. 孫偉,劉文靜,葛麗閣,余璇.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2019(03)<br>
[5]基于改進(jìn)PageRank算法的核心專利發(fā)現(xiàn)研究[J]. 張欣,馬瑞敏.  圖書情報(bào)工作. 2018(10)<br>
[6]基于LDA和戰(zhàn)略坐標(biāo)的專利技術(shù)主題分析——以石墨烯領(lǐng)域?yàn)槔齕J]. 伊惠芳,吳紅,馬永新,冀方燕.  情報(bào)雜志. 2018(05)<br>
[7]專利技術(shù)信息挖掘研究進(jìn)展[J]. 趙陽,文庭孝.  圖書館. 2018(04)<br>
[8]高職軟件專業(yè)學(xué)生職業(yè)素養(yǎng)量化評(píng)價(jià)[J]. 溫穎,周昕,趙文明.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2017(09)<br>
[9]LDA模型在專利文本分類中的應(yīng)用[J]. 廖列法,勒孚剛,朱亞蘭.  現(xiàn)代情報(bào). 2017(03)<br>
[10]專利技術(shù)主題分析:基于SAO結(jié)構(gòu)的LDA主題模型方法[J]. 楊超,朱東華,汪雪鋒,朱福進(jìn),衡曉帆.  圖書情報(bào)工作. 2017(03)<br>
<br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2020&filename=TSQB202011016&v=ijZ9ZmCNlIq9hNyhOnfBbPCGQCtl4ZUEERodWcGTyPhTsGnYGhKycF8mH2rVFDzl-->
					<br/><br/>本文編號(hào):<b>2972008</b><div style='float:right'>
					

			
				
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