文献类型：期刊文章

作　　者：杨恒[1] 王曰芬[2] 张露[1]

Yang Heng;Wang Yuefen;Zhang Lu(School of Intellectual Property,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094;School of Management,Tianjin Normal University,Tianjin 300387)

机构地区：[1]南京理工大学知识产权学院,南京210094 [2]天津师范大学管理学院,天津300387

出　　处：《情报杂志》

基　　金：国家社会科学基金重大招标项目“面向知识创新服务的数据科学理论与方法研究”(编号:16ZDA224)研究成果之一。

年　　份：2022

卷　　号：41

期　　号：7

起止页码：49-56

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[研究目的]技术主题及其变化反映技术领域的发展态势,核心专利表征技术领域中的核心技术,通过对核心专利技术主题进行识别与演化分析,能够重点地刻画核心技术发展的趋势,为技术预测提供支撑。[研究方法]设计研究方案,以德温特专利数据库为来源,收集数据并预处理、识别核心专利,然后利用LDA主题模型、Word2vec词向量模型两种模型识别出核心专利技术主题,并结合技术生命周期理论,从技术主题强度演化与技术主题内容演化两方面分析技术主题的演化,最后将分析结果与专家评价结合进行技术预测。[研究结论]以人工智能领域专利数据为研究对象,揭示出人工智能研究热点可以归纳为基础层、技术层和应用层,并指出未来十年人工智能领域的研究热点有语音识别、人脸识别等。

关 键 词：核心专利  专利识别  技术主题识别  技术主题演化  技术预测  人工智能

分 类 号：G255.53[图书情报与档案管理类]