典型文献
基于SBERT的专利前沿主题识别方法研究——以我国制氢技术为例
文献摘要：
[目的/意义]提出一种基于深度学习的前沿主题识别方法,使识别结果更加准确客观,为专利前沿主题的识别工作提供新思路.[方法/过程]采用专利之星检索系统数据库,通过SBERT预训练模型和聚类算法进行主题抽取工作;利用主题相似度计算和LDA模型对主题进行关联和标识;并从关注度和质量水平两方面构建前沿性指标,确定前沿主题.[局限]在数据源以及指标构建多样性方面尚需进一步研究和构建.[结果/结论]以我国制氢领域的专利数据作为实证研究对象,发现电解制氢、重整制氢、光制氢、水解制氢和燃料电池发电5个前沿主题,并通过对比分析验证了主题抽取与指标建立的正确性与有效性.
文献关键词：
SBERT;制氢技术;主题抽取;主题识别;前沿主题
中图分类号：
作者姓名：
刘晋霞;张志宇
作者机构：
太原科技大学经济与管理学院 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]刘晋霞;张志宇-.基于SBERT的专利前沿主题识别方法研究——以我国制氢技术为例)[J].情报工程,2022(06):28-45
A类：
B类：
SBERT,前沿主题识别,制氢技术,检索系统,系统数据库,预训练模型,聚类算法,主题抽取,主题相似度,相似度计算,LDA,联和,质量水平,前沿性,数据源,指标构建,尚需,专利数据,电解制氢,重整制氢,燃料电池发电,分析验证
AB值：
0.307237
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