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[目的/意义]基于专利文献识别产业技术领域的核心技术链,对于梳理产业核心技术架构,分析我国核心产业链的薄弱环节,确定技术攻关方向,完善技术链和产业链具有积极意义.[方法/过程]改进经典的SAO结构,提出基于输入输出型SAO网络的核心技术链识别方法.从领域专利文本中提取输入输出型SAO结构作为技术要素,根据技术要素间的输入输出关系构建技术的领域知识网络;运用加权k-Core方法获得包含主要技术关系的核心知识子网络,并通过识别强连通分量实现核心知识子网络的分解;利用主路径分析等方法识别核心知识子网络中的外部核心技术链与内部核心技术链,并参照其涉及专利对核心技术链进行解读.[结果/结论]将所提出方法应用于量子计算领域,识别出其中蕴含的外部和内部核心技术链,通过专家验证以及与相关学者研究的对比,验证了结果的准确性.该识别方法具有技术链关系连贯、自动化程度高以及灵活性强等优点.

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[目的/意义]针对技术融合趋势研究缺乏将技术与功能结合的有效方法体系,导致技术融合目标导向性不强、研究结论可实践性弱、预测存在滞后性等问题,该文提出一种面向功能的技术融合趋势研究框架.[方法/过程]首先,利用SAO(Subject-Action-Object)与TRT(Technology-Relationship-Technology)结构中的目的关系挖掘技术解决方案与功能信息;其次,采用Doc2Vec和改进的K-means算法对功能进行聚类,实现面向功能的融合技术解决方法获取;最后,结合专家知识界定技术方案所属IPC,并根据ISI-OST-INPI分类体系划分技术类别,分析技术融合趋势.[结果/结论]以老年智能可穿戴技术为研究对象的实证结果显示,该方法有助于发现面向同一功能的主要融合技术类别,识别融合过程中的核心技术、衰退型技术,预测具有融合潜力的新兴技术和前沿技术;该研究框架增强了技术融合趋势判断的实践意义,预测更具前瞻性.

Keyword ：

K-means Doc2Vec SAO结构 技术融合 TRT结构 老年智能可穿戴

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[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法.[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵.[结果/结论]实现了基于SA0结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路.

Keyword ：

词向量 主题聚类 专利分析 技术功效图 SAO结构

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[目的/意义]为应对线上技术供需信息超载导致的检索难、信息非结构化导致的供需文本匹配难的问题,开展技术供需信息语义匹配研究.[方法/过程]构建技术领域本体,利用SAO结构分析提取技术供需信息中多维语义结构特征,表征供给技术的创新特征及技术需求的问题特征.应用基于本体信息内容与语义距离相似算法,结合词向量与熵值分析,提出技术供需多维语义结构匹配模型.[结果/结论]对线上新能源领域技术供需数据进行测试,验证模型有效性,为提高技术供需主体信息检索效率、促进供需对接提供思路,并为考虑供需信息匹配的科技主体推荐提供决策.

Keyword ：

技术供需语义匹配 本体 SAO结构 多维语义结构

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[目的/意义]针对如何准确进行专利侵权检测,提出一种基于图相似度的专利侵权检测方法.[方法/过程]将专利语义特征抽取为subject-action-object(SAO)结构并利用图论将其表示为图的形式,然后将图转换为邻接矩阵并计算邻接矩阵的相似性来完成专利侵权判定,最后利用专利样本数据比较该方法与传统方法的判定准确率.[结果/结论]实证研究结果表明,本研究提出的方法判定准确率更高,比传统的基于专利文本向量的方法准确率提升4.89％,可以作为专利侵权检测的有效方法.

Keyword ：

SAO 专利侵权 图相似度 图论 邻接矩阵

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如何揭示具有颠覆性潜力的新兴技术形成过程中的技术性能渐进变化脉络和技术演化轨迹所具有的规律性特征,对于企业或国家来说是至关重要的研发战略议题.针对目前在新兴技术演化轨迹研究中存在的不足,即专利引文信息存在的滞后性且未反映专利文献中的非结构化文本内容,以及关键词不能深入反映专利文献表达的技术主题和揭示技术主题之间的关联关系等问题,在改进Subject-Action-Object(SAO)结构语义挖掘方法的基础上,提出基于SAO结构语义挖掘的新兴技术演化轨迹分析方法.该分析方法首先以专利文献为数据来源,利用文本挖掘方法抽取专利摘要中的SAO结构,构建基于SAO结构的"问题与解决方案"模型挖掘新兴技术专利文本中的语义信息;其次利用语义相似度算法对专利文本进行聚类,通过对新兴技术不同专利技术主题的SAO结构相似性来分析技术的形成与发展轨迹,揭示新兴技术形成过程中的技术性能渐进变化脉络和技术演化轨迹所具有的规律性特征.最后,用钙钛矿太阳能电池作为实证进行了研究,验证了该模型的可行性和有效性.

Keyword ：

语义分析 SAO结构 新兴技术 演化轨迹 专利分析

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新兴研究主题识别可为研究者提供选题方向,把握技术未来前景.传统基于关键词的主题识别,不能准确反映主题词之间的逻辑关系,因而对研究主题的揭示需要依据专家的判断.本文提出的基于突现文献和SAO相似度的新兴研究主题识别,在确定了具有新兴特征的文献后,通过对文献摘要的语义关联分析,揭示了文献研究内容的相似性,从而更准确地提炼出研究主题.文章最后以精密单点定位技术为例对所提出方法进行了实证分析.

Keyword ：

SAO结构 新兴主题识别 精密单点定位 语义相似度

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　　目前技术竞争日趋激烈，有效地识别潜在技术机会对技术创新越发关键。本文提出基于引文聚类和语义分析的技术机会识别方法，以文献数据为基础，辅以专利数据和用户需求信息。利用引文聚类和SAO 结构语义分析计算文献聚类尺寸、平均年份指标和专利间的相似性等技术机会评价指标。通过变异系数法赋予技术机会评价指标权重，计算各聚类的研发潜力值，判断技术机会的优先级。通过用户需求调研，对识别出的技术机会主题的市场机会进行评价。本文以面向老年人的智能家居技术为例对所提出的方法进行了实证分析。

Keyword ：

SAO结构 语义分析 聚类分析 技术机会 智能家居

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[目的/意义]如何在新技术不断涌现的技术大海中寻找和识别有颠覆性潜力的新兴技术，对于企业或国家来说是至关重要的战略议题。针对目前在新兴技术识别中存在的不足，即专利引用信息的滞后性和关键词聚类既不能深入反映专利文献表达的主题，也不能很好地揭示技术主题之间的关联关系等问题。[方法/过程]研究提出了基于SAO结构语义分析法的新兴技术识别模型。并首先利用文本挖掘方法抽取专利权利要求项中的Subject–Action-Object( SAO)结构，其次利用改进的语义相似度算法对专利文本进行聚类，然后结合基于时间切片的专利地图和语义分析法识别新兴技术。[结果/结论]用钙钛矿太阳能电池作为实证进行了研究，验证了该模型的可行性和有效性。

Keyword ：

新兴技术识别 SAO结构 语义分析 专利技术 专利数据

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针对目前在技术机会识别中存在以下不足,即使用直接引用的时间滞后性和使用向量空间模型存在主观性的问题,本文以科技论文和专利数据为基础,采用文本挖掘方法并在完善SAO结构基础上,分析识别了钙钛矿太阳能电池的技术机会:首先运用文本挖掘的方式抽取出标题和摘要的Subject-Action-Object(SAO)结构,并对SAO结构进行词义消歧,以便提高SAO结构相似度的计算精度;其次,将SAO结构的相似度转换为论文相似度及专利相似度,通过多维尺度分析总结聚类主题,识别确定技术机会;最后,用钙钛矿太阳能电池作为实例进行了实证研究,发现了四个潜在的技术机会,为该领域的研发工作提供了决策参考,同时也证实了该方法的有效性和科学性.

Keyword ：

技术机会 太阳能电池 词义消歧 SAO结构 钙钛矿

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