中美高校图书馆专利信息服务比较研究与启示

[目的/意义] 持续、有效地开展以用户需求为导向的专利信息服务,对新形势下高校图书馆实现服务转型和创新发展具有重要意义。[方法/过程] 运用比较分析法对美国专利与商标资源中心（PTRC）高校图书馆和中国首批高校国家知识产权信息服务中心开展的专利信息服务内容进行对比分析与研究。[结果/结论] 借鉴美国PTRC实践经验,提出我国高校图书馆专利信息服务水平的提升路径：合理定位专利信息服务范围、高度重视专利信息服务工作、切实提高专利信息资源的可获取性和利用率、多途径加强专利信息素养教育、深入开展专利信息咨询服务、多渠道促进专利信息传播与利用、多方合作开展深度专利信息服务。     

基于专利价值影响因素评价的企业专利技术管理策略研究

[目的/意义] 专利价值评估是企业技术管理的重要内容。通过对专利价值影响因素进行评价,为企业对其专利技术进行有效管理提供思路和策略。[方法/过程] 利用Innography专利信息检索分析平台,从专利价值度(PV)、专利家族(PF)、专利引用次数(NPC)、权利要求数(NC)、专利申请时长(PTO)、专利年龄(AP)等角度,对样本专利的相关专利信息进行挖掘。然后通过构建多元线性回归模型,对专利价值的影响因素进行评价,结合评价结果,为企业的专利技术管理提出可供参考的策略。[结果/结论] 回归结果显示,专利家族、专利引用次数、权利要求和专利申请时长与专利价值呈正相关关系,而从中立的第三方或被许可方角度看,专利年龄与专利价值呈负相关关系。据此,从创新程度、专利文件撰写、专利布局、流程管理和运营等角度提出企业技术管理策略。     

融入术语知识的专利主题发现方法

[目的/意义]针对专利主题分析中以词为基本单位会造成专利中的多词术语难以被识别、主题模型结果不佳的问题,提出融入术语的专利主题发现模型,以解决该问题。[方法/过程]模型首先引入类别熵,有效地识别出专利文献中的术语;然后利用泛化波利亚瓮模型增加语义相似术语分配到同一主题的概率,以缓解术语作为基本主题模型分析单位所带来的数据稀疏性问题。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型包含的术语信息提高了主题生成的质量,使主题表示具有更强的可读性和主题判别性。     

识别核心专利的粗糙集理论模型

[目的/意义]研究应用粗糙集理论分析专利信息的可行性及其方法,建立识别核心专利的粗糙集理论模型。[方法/过程]综述国内外研究核心专利识别的相关文献,确定包含8个指标的核心专利识别指标体系,再用粗糙集理论分析专利信息数据,确定各指标的权重系数,按照计算的核心专利综合指数(CICP)大小将某特定技术领域的专利信息序列分为核心专利、关键专利、重要专利和一般专利。[结果/结论]以通信领域的976件专利数据为分析样本,运用本文核心专利识别模型识别出11件核心专利,其中包含获得中国专利奖的专利,核心专利识别结果在一定程度上表明核心专利识别模型的可行性和科学性;本文核心专利识别模型具有一般性,可应用于分析研究专利价值及其重要性。     

基于AToT模型的技术主题多维动态演化分析——以石墨烯技术为例

[目的/意义] 基于AToT模型的多维动态演化分析,不仅可以全面地了解技术主题的动态变化,把握不同时期不同企业的技术布局变化,还可以掌握产业链各环节的技术发展状态,为企业创新提供强有力的决策支持。[方法/过程] 首先提取专利文献摘要中的名词或者名词短语,然后利用AToT模型揭示专利文献中隐含的主题演化及专利权人的技术关注点,最后结合产业链信息把握产业各个环节的发展状况。[结果/结论] 实验结果证明,该方法能够高效地分析专利的内容,揭示企业技术主题的动态演化过程。     

基于信息增益与相似度的专利关键词抽取算法评价模型

[目的/意义]针对目前专利关键词抽取算法评价中主要采用抽取的关键词与专家人工标注关键词进行匹配存在的问题,提出一种基于信息增益与相似度的专利关键词抽取算法评价模型.[方法/过程]提出的评价模型从内部和外部两个层面评估专利关键词抽取算法的准确性.其中,内部评价模型度量待评价算法抽取的每个关键词的信息增益,以评估被抽取的关...     

专利文本主题建模中领域停用词自动选取研究

[目的/意义]针对专利文本主题建模中领域停用词自动选取尚未有充分研究的问题,提出一种新的领域停用词自动选取方法,用于专利文本主题模型分析,以提高专利主题模型的区分度与建模质量。[方法/过程]领域停用词本质上是信息比较少,在不同类别专利文本中区分度低的词。因此,引入辅助专利文本集,使用类别熵衡量词的分布情况,然后依据词的类别熵进行排序,选取类别熵最大的若干词作为领域停用词。[结果/结论]实验通过专利文本数据,验证了该方法的可行性与有效性,能够有效地提高专利主题模型的区分度。     

专利趋势分析视角的高校技术创新能力比较研究

[目的 /意义]探索利用专利趋势分析方法透视高校技术创新能力,提升高校图书馆专利信息服务水平。[方法 /过程]将高校技术创新过程视为有机体的成长过程,利用专利申请趋势、授权趋势、有效趋势、申请人趋势、转让和许可趋势等6个方面的专利信息分别表征创新活力、创新实力、创新耐力、创新潜力、创新动力,采用序值法对100所高校的专利趋势数据进行比较分析。[结果 /结论 ]专利趋势分析方法简单易操作,适合高校图书馆开展专利信息服务,对促进知识产权创造、运用、保护和管理的服务水平具有参考意义。     

产品/技术纵向延伸视域下的高校专利转移对象识别研究——以气凝胶领域为例

[目的/意义]专利转移对象识别对高校有的放矢推送专利、提升专利转移效率、实现科技创新驱动经济发展具有重要意义。[方法/过程]对高校专利信息和企业多源信息进行语义抽取,构建能够体现企业产品/技术纵向延伸需求的领域技术树,最后建立高校与企业间的技术-需求匹配模型,依其匹配程度进行高校专利转移客户识别。[结果/结论]以我国气凝胶领域的高校专利为例对识别方法进行实证,结果表明该方法可准确识别出具有产品/技术纵向延伸需求的高校专利转移对象,应对供求信息不对称问题,是促进高校专利转移、实现科技创新与市场需求精准对接的有效手段。     

基于Doc2Vec的专利文件相似度检测方法的对比研究

[目的/意义]专利相似度检测（Similarity Measurement）可从宏观上辅助制定国家创新战略规划,发现国内外的热点及应对其他国家的专利流氓,从微观上为专利发明人、专利审查员、专利权人提供辅助支撑。[方法/过程]提出基于深度学习的Doc2Vec专利相似度分析方法,基于未进行清洗的专利语料库,采用深度学习的Doc2Vec模型,随机挑选了专利,研究了专利相似度检测问题,并和传统的相似度检测模型进行对比研究。[结果/结论]实验结果表明,基于深度学习的Doc2Vec模型和TF-IDF模型对于处理不做数据清洗的专利语料的结果有相近性,该方法对分析人员的专利领域知识要求较低,不需要对专利数据进行基于专利领域知识的数据清洗,同时可为专利侵权、专利查新提供新的智能工具支撑,降低研究门槛和工作量,提升研究效率。     

高校图书馆专利信息服务内容、模式与趋势

[目的/意义]高校图书馆专利信息服务是深层次的学科服务,探索研究专利信息服务内容、模式与趋势有很强的现实意义。[方法/过程]通过对新时期高校图书馆专利信息服务工作的分析,构建四层内容体系:专利信息素养教育、专利信息检索分析服务、嵌入科研团队专利信息服务、决策支持专利信息服务;对各个层次的专利信息服务模式展开研究,重点探索嵌入科研过程的高端专利信息服务模式,并辅以实证研究。[结果/结论]高校图书馆专利信息服务的发展趋势是:构建符合创新人才培养的新型专利信息素养教育模式;延伸专利信息检索分析服务外延并挖掘服务深度;嵌入式专利信息服务是学科服务的创新内容;专利信息服务可为科研及管理提供高级决策支持。     

技术演化路径识别:内涵释义与研究进展

［目的/意义］ 开展面向特定技术领域的技术演化路径识别,有助于梳理技术发展脉络进而对未来的技术发展方向做出合理预测,对识别科技优先领域、合理配置科技资源具有重要意义。［方法/过程］ 在梳理技术演化与技术演化路径的相关内涵的基础上,简要辨析了技术演化路径相关概念;进而从专利文献中的不同信息出发,从专利分类、专利引文、专利文本以及融合多种字段信息来总结技术演化路径识别研究的主要进展,并进一步归纳出该主题的整体发展趋势。［结果/结论］ 技术演化路径识别研究主要趋势包括：数据来源从单一数据转向多源异构数据融合,研究方法从注重定量转向定性与定量相结合,关注视角从历史演化路径识别转向未来演化路径预测,应用场景由一般性技术到颠覆性技术转变。     

专利主体视角下专利文献与学术论文关联关系发现研究——以“数据挖掘”主题为例

[目的/意义] 专利文献与学术论文分别表现了技术创新与科学研究的新进展，通过专利主体将二者结合进行技术主题演化分析，对进一步发现专利技术与科学研究间的关系有一定的参考意义。[方法/过程] 以数据挖掘领域的学术型发明人为纽带，从专利主体-关键词耦合、IPC耦合以及IPC-关键词共现3个角度，提出关联方法并构建研究框架，分析不同时间段下主体、技术及主题多维关联关系的演化，探究数据挖掘领域内专利文献与学术论文的主体、主题关联关系。[结果/结论] 学术型发明人在数据挖掘技术创新中的作用越来越重要，大多主体的技术主题是相近的，部分甚至呈现高度的统一，但是也存在少数技术与主题不直接相关，差异度较大，但不论技术与主题是否直接相关，数据挖掘相关技术发明与科学研究都已经实现了较为深入的相互渗透。     

基于D-S证据理论的信息检索模型研究

[目的/意义]信息检索处理的是相关性的不确定性问题,但在技术层面则通常将不确定性转化为确定性的处理方法,对信息内容中存在的不确定性语义关注不多,而这一问题在某些信息检索应用场景中可能显著地影响信息检索的结果,因此针对这类不确定性语义,需要考虑针对性的处理方法。[方法/过程]提出基于D-S证据理论的不确定性语义表示方法和将这类不确定性语义特征与文本特征、主题特征相融合的检索模型,并利用公开的数据集开展实验研究,对所提出的模型进行实验。[结果/结论]D-S理论中的证据区间概念能够描述上述不确定性,多源证据融合方法也能够将这类不确定性语义特征与文本特征、主题特征融合,并通过模型训练得出理想参数,进而改进检索结果。这一模型在理论上具有包容性与可扩展性,基于该模型融合其他检索方法是进一步需研究的内容。     

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

专利技术相关性研究方法进展评述与展望

[目的/意义] 专利技术相关性研究对专利分析、专利管理等意义重大。综述专利技术相关性研究的典型方法,并进行客观分析和评价,以期为进一步研究提供新的思路。[方法/过程] 在界定专利技术相关性概念的基础上,对专利技术相似性和专利技术互补性的研究方法进行调研、归纳与分析,评述该领域的研究现状,提出未来可能的研究方向。[结果/结论] 专利技术相似性的研究方法可分为基于专利分类、专利引证和文本挖掘3种,且各自有其优势和局限;当前专利技术互补性研究比较薄弱,研究方法有待丰富;专利技术相似性和互补性的协同研究不足;专利技术相关性的应用范围有待进一步扩展。     

刑事案件上诉原因文本挖掘——基于二审文书数据

[目的/意义]从刑事二审案件裁判文书中挖掘上诉理由和相关影响因素,给法院和智慧量刑系统提供相关数据。[方法/过程]以北大法宝网近一年的刑事二审案件裁判文书作为基础数据,用信息抽取、word2vec训练词向量和聚类等文本挖掘方法对文本内容进行挖掘。[结果/结论]在传统的上诉理由之外,发现了基于上诉人自身态度的上诉理由。信息抽取、word2vec训练词向量和聚类等文本挖掘方法可用于裁判文书相关内容挖掘。     

基于表示学习的技术融合差异度测度方法及其效果研究

[目的 /意义]现有研究进行技术融合差异度测度时仅在分类号层面开展、尚未涉及到分类号背后的技术语义内涵层面,且泰对测度方法的效果进行对比,对此,本研究从揭示技术语义的角度进行技术融合差异度测度方法研究和效果比较研究,助力其方法论的完善.[方法/过程]表示学习技术能够利用海量先验知识计算研究对象的语义差异,因此,提出基于...     

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��[Purpose/significance] Patent is one of the most reliable sources of technical intelligence. By patent analysis, one can realize the mining and the utilization of patent information, and the technology innovation. Technological evolution analysis refers to the process of emergence, development, transfer, change and even annihilation of technology themes. The focus of the current research is to deeply reveal the patent technology information, technical elements are the key to deeply reveal patent technology information.[Method/process] Proposing a method for identifying technical elements based on patent documents for specific fields by analyzing typical patents and feature recognition.[Result/conclusion] Applying our methods to the nano fertilizer field, through the analysis of typical patents, five technical elements are identified:materials, products, methods, functions and usage, and the identification of technical elements is completed based on SAO structure and domain vocabulary. Our methods can serve as a foundation for technological evolution analysis, and display field technical information from multiple perspectives.     

基于词向量扩展的学术资源语义检索技术

[目的/意义] 尝试以统计的方法为指导思想,探究基于词向量扩展的语义检索技术来提升学术资源的语义检索能力。[方法/过程] 利用自然语言处理、文本挖掘技术,对采集来的学术资源（主要是学术论文）元数据进行预处理,结合word2vec词向量生成工具和elasticsearch全文检索引擎搭建语义检索系统,对学术资源进行语义检索的探索研究。[结果/结论] 本文提出的方法能够有效提升学术信息的检索效果,一定程度上实现学术资源的语义检索,并为后续语义检索的进一步研究提供借鉴。