典型文献
基于核心专利技术主题识别与演化分析的技术预测
文献摘要：
[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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
杨恒;王曰芬;张露
作者机构：
南京理工大学知识产权学院 南京 210094;天津师范大学管理学院 天津 300387
文献出处：
引用格式：
[1]杨恒;王曰芬;张露-.基于核心专利技术主题识别与演化分析的技术预测)[J].情报杂志,2022(07):49-56
A类：
B类：
核心专利,专利技术,技术主题识别,演化分析,技术预测,研究目的,技术领域,表征技术,够重,研究方案,以德,德温特专利数据库,收集数据,LDA,主题模型,Word2vec,词向量,模型识别,技术生命周期,生命周期理论,主题强度,强度演化,主题内容,专家评价,人工智能领域,基础层,应用层,语音识别,人脸识别,专利识别,技术主题演化
AB值：
0.34185
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