产业链视角下专利新兴技术主题识别

[研究目的]专利是技术信息的载体,以专利数据为研究对象,在产业链视角下进行技术主题提取及识别,从专利数据中识别新兴技术可以有助于把握新兴技术的发展动态。[研究方法]首先,根据产业链的概念和专利IPC分类号构建出产业链各个层级对应的专利集;然后,结合专利文本的特点提出EW-LDA主题模型,从词汇权重和语境两个角度对LDA主题模型进行改进,使用EW-LDA模型提取出产业链的各个层级中得技术主题;最后,根据专利文本及新兴技术的特点,从新颖度、热点度、关注度和增长率四个方面入手构建新兴技术主题识别指标,将技术主题分为新兴、热点、潜在、衰退和噪音五类。并在人工智能领域的专利数据上进行实验。[研究结论]结果表明,提出的EW-LDA主题模型具有更好的主题建模效果,产业链视角下的新兴技术主题识别方法可以有效的识别出新兴技术。     

多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别研究 ——以智能网联汽车领域为例

[目的/意义]为提高新兴技术主题识别的全面性、准确性,在专利、论文信息的基础上,融入舆情信息,提出一种复合型的新兴技术主题识别方法,以期能为微观层面新兴技术主题识别方法的研究提供参考。[方法/过程]面向专利、期刊论文、学位论文、会议论文、舆情共5种不同的科技文献类型,运用LDA模型从多源异构文本中获取主题词,并进行融合分析,提取候选新兴技术主题;设计识别指标体系,弥补现有指标体系缺乏未来前景相应指标的不足;运用CRITIC法进行综合评价,确定最终的新兴技术主题。[结果/结论]以智能网联汽车为实验对象,成功识别出多传感器融合信息技术这项新兴技术,实验结果与业界分析保持一致,说明多源信息视角下的多指标新兴技术主题识别方法能有效地对多源异构文本开展新兴技术的主题识别。     

基于SAO结构语义挖掘的新兴技术演化轨迹研究

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。     

基于专利全引用信息的技术知识扩散特征研究——以石墨烯技术为例

提出了一个建立在专利全引用信息基础上的技术知识扩散特征研究框架,运用专利引用和文本挖掘的方法,通过研究施引专利和被引专利,从技术知识的利用和技术知识的传播两个角度,更全面地探索技术知识扩散的特征。首先提取基本专利和引文专利之间的引用关系,获得技术知识扩散的范围;其次利用文本挖掘的方法抽取专利摘要中的技术关键词,并计算基本专利与引文专利间的文本相似度,衡量出技术知识扩散的程度;然后运用文本聚类和语义分析法进行专利的技术知识扩散特征分析,提炼出6种技术知识扩散特征下分别对应的技术主题。从专利文本的内容着手,将其与引用相结合进行技术知识扩散特征的研究,并对尚未出现前向引用关系的专利进行了技术知识扩散潜力的测度,减少了以往研究的局限性。最后用石墨烯技术作为实证进行了研究,验证了该方法的可行性和有效性,也为石墨烯技术的发展提供了决策支持。     

专利质量影响因素分析——基于专利引文结构新视角

本文在分析专利质量的界定、评价指标及影响因素的基础上,提出使用专利前向引用和后向引用的比值作为专利质量的衡量指标,并根据前向引用和后向引用的中位数,将专利质量分为技术独特者、技术先驱者、技术模仿者和技术促成者四种类型。运用2006—2010年中国在欧洲专利局全球统计数据库中的专利数据,验证专利自身技术特征和申请人特征对专利质量的影响。研究结果表明,专利家族数量、发明人数量、专利技术宽度和非专利文献数量对专利质量的影响程度不同;大企业更倾向于技术促成者,中小企业更倾向于技术模仿者,高校倾向于技术先驱者,产学合作对技术模仿者和技术促成者均有正向影响。     

专利的技术新兴度与其技术影响力间关系研究

识别具有发展潜力的新兴技术和最具价值的新兴技术主体已成为各利益相关方关注的重点。美国的FUSE项目提出了“技术新兴度”这一指标,实现了对新兴技术（主体）的定量评估。在此基础上,本文以专利为研究对象,引入文献计量学、计量经济学等相关方法,在对专利的技术新兴度进行计算的基础上,从定量角度探究专利的技术新兴度与其技术影响力间的关系,并使用纳米载药领域的专利数据进行实证分析。研究表明,专利的技术影响力与其技术新兴度间存在显著的正相关关系,即技术新兴度越高的专利可能对后续的技术发展产生更大的影响和推动作用,且这种新兴技术思想（新兴术语）对专利技术影响力的提高作用具有一定的持久性（至少3年）。本研究为新兴技术的定量研究、高质量专利的挖掘以及我国政府或企业相关科技策略的制定提供了重要的参考。     

专利预期理论及其批判

预期理论着眼于减少后续发明竞赛中的重复投入,主张宽的专利宽度。发明竞赛理论与预期理论针锋相对,认为窄的专利宽度可以激励后续发明竞赛。租金耗散理论则提出了被预期理论所忽视的问题,即宽专利诞生前的发明竞赛同样导致专利租金耗散。本文认为,预期理论虽然曾一度主导着对专利宽度的研究、甚至主导了一些国家的专利政策,对专利宽度的研究要引入新的变量和新的视角,才能寻得促进新兴技术领域创新的最佳专利宽度。     

新兴技术的市场潜力研究:基于专利组合分析

研究新兴技术的市场潜力,有助于把握新兴前沿技术的竞争趋势、促进科技成果的转化。基于专利组合分析方法,利用能"洞察技术进展与竞争趋势"的专业知识产权分析平台Relecura,选择技术颠覆潜力和技术成熟度两项综合指标,以医疗领域新兴技术新抗体为实证,对其技术领域、技术子领域、国际专利分类代码和美国专利分类代码等进行了实证分析。研究中采用的综合考虑了多种因素的指标和方法,具有更强大的技术市场潜力分析功能。     

技术的市场潜力测度与预测——基于技术颠覆潜力与技术成熟度综合指标

探索技术的市场潜力测度与预测方法与指标,将有助于把握新兴前沿技术的发展趋势、促进科技成果的转化。基于专利组合分析方法,选择技术颠覆潜力和技术成熟度两项综合指标,利用Relecura知识产权分析平台的四象限图示分析模型,以医疗领域新兴技术细胞免疫治疗为实证,对其技术领域、技术子领域、国际专利分类代码IPC和联合专利分类代码CPC等进行了实证分析。与以往的专利组合四象限分析相对比较单一的指标分析模型相比较,综合考虑了多种因素的指标和方法,具有更强大的技术市场潜力测度与预测功能。     

基于功能分析的专利技术产业化适用性研究

本文在梳理概括了国内外专利文本挖掘技术研究进展基础上,探索建立一种基于对专利文本中特定动宾(AO)结构进行挖掘分析的专利功能分析方法,并通过专利功能的定义、提取和分析将专利技术与相关产业进行对接,实现了从专利文本中识别产业化的潜在领域。更为重要的是,本文提出了描述专利技术功能效用的S曲线和S指数,完善和改进了专利技术产业化适用性量化评价模型,并定义了该模型中的S指数、专利功能的绝对重要性指数(AI)和专利功能的相对重要性指数(RI)三个评价指标。最后,以具备"reduce PM2.5"功能的专利为例,验证了基于功能分析的专利技术产业化适用性评价模型的可行性,为中国专利技术产业化路径选择提供了新思路。     

引证关系视角下知识特质对“明星”专利形成的影响研究

基于专利引证关系视角,以美国FDA核准药物专利为样本,实证检验"明星"专利知识特质对其所处引文网络中心位置的影响。研究发现"明星"专利的网络位置受其所具备知识特质的影响,其中反映专利知识影响力的前向引用数量对"明星"专利的点度中心度有显著的正向影响;专利的知识多样性提升其在网络中的点度中心度与接近中心度,对"明星"专利发挥中介作用有显著的正向影响。发明者间地理距离会正向影响"明星"专利的接近中心度,提升其接近技术领域中其他专利的效率。     

基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别研究——以手机芯片领域为例

[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。     

基于专利的美国技术创新领域分布结构演变

建立"时间-领域"分析框架,使用专利产出数据分析美国国家技术创新领域的结构演变(1963-2008年)。首先,运用排序-频度和集中度方法分析技术创新领域分布结构演变,结果显示美国技术领域分布逐步向少数技术领域集中,近年来维持"5-55"的基本格局,即排序前5位的技术领域发明专利授权量约占美国所有发明专利授权量的55%左右;其次,根据专利总量和相对增长率等指标分析技术创新领域时间分布结构,将技术领域划为主导-成长型、新兴-成长型、主导-成熟型、萌芽(衰退)-滞长型四种发展模式,其中主导-成长型和新兴-成长型的技术领域发展不稳定,主导-成熟型技术领域发展相对稳定。     

研发类企业专利价值评估和分级体系构建方法

本文研究了研发类企业的专利价值评估指标和分级体系构建方法。结合技术、法律和市场相关方,提出了适于企业内部评估管理、主客观相结合的专利价值评估指标。采用层次分析法确定各专利价值评估指标权重,利用各指标打分和权重,计算专利价值综合得分。最后,结合企业实例提出了从项目应用、产品与系统、商务谈判和专利布局四个不同视角对专利进行分级管理的方法。该方法在作者单位实践中进行了探索使用,获得良好效果。     

从专利分析看国内二甲醚研发态势

二甲醚作为一种新兴的基本化工原料有着巨大的发展潜力,应用领域也越来越宽广,尤其是替代柴油作为燃料等领域的应用。本文通过对国内专利,包括国外在我国申请的二甲醚专利进行各种指标的定量分析,阐述了该技术的现状和发展趋势。     

专利文献视角下专利寿命影响因素研究：一项Meta分析

针对专利文献计量指标与专利寿命相关性研究中实证结果存在的不一致问题,采用定量的系统集成方法对相关研究进行梳理和再统计。从21篇实证研究文献当中,提取出了51项独立研究和10项专利文献计量指标,采用元分析方法将原始研究进行集成和定量分析,并进一步通过异质性分析不同调节变量对专利寿命调节效应的显著性。研究结果表明：发明人数量、前向引证频次、权利要求数量、审查周期、文献篇幅、同族国家数量、专利家族数量以及专利权人数量对专利寿命具有正向影响,后向引证频次和技术覆盖范围对专利寿命具有负向影响;同时,技术领域、授权国家以及专利权人类型对不同计量指标与专利寿命之间的关系均具有显著调节作用。     

关键核心专利与技术锁定耦合驱动研究

[研究目的]现阶段,我国专利自主可控创新不足,“专利泡沫”与“创新假象”等问题依然存在。为此,剖析了关键核心专利与技术锁定的耦合驱动机制,为突破技术锁定困局,实现关键核心专利自主可控创新的目标,提供参考与借鉴。[研究方法]基于INNOJOY专利库,选取中国、美国、日本、韩国以及德国2010年至2019年无线通信网络发明授权标准专利数据,理论探讨并实证检验了关键核心专利与技术锁定的关系。[研究结论]研究发现：中国、美国、日本、韩国以及德国的关键核心专利与技术锁定的耦合协调结果具有显著差异,中国与日本在综合发展度与耦合度上呈现出V形趋势,德国与韩国则具有倒V形态势,美国的综合发展度与中国、日本较为一致,但其耦合度基本平稳;高被引专利数、前向引用、同族数、权利要求数以及布局国家数均显著促进技术锁定,但专利维持时间与技术锁定具有倒U型关系;关键核心专利的各要素在地区与时段上对技术锁定具有异质性,中国、美国以及韩国的布局国家数对技术锁定并无显著效应,高被引专利数的显著效应会随着时间的发展而有所改善,布局国家数对技术锁定则产生了显著的负向影响。     

海峡两岸核心及新兴技术比较—基于专利引文网络的分析

本文以2000-2012年间中国大陆于美国专利商标局(以下简称美专局)获得授权的发明专利(Utility patents)及其专利引文(包括前引和后引)为样本,采用专利引文网络分析方法,识别出了大陆当前的核心技术及重要的新兴技术领域,并与Cho和Shih针对台湾的分析结果展开了对比。研究发现,虽然两岸的核心技术,即当前技术竞争优势高度重合,呈现出激烈竞争,但鉴于两岸核心技术发展的阶段差异及新兴技术的不断涌现,两岸在未来还存在广阔的战略合作空间。     

基于审查效率的高收益专利审查周期影响因素研究

研究高收益专利审查周期影响因素对提升专利审查效率非常重要。以1993—1999年期间中国授权的维持届满专利为样本,采用Violin Plot和Cox回归模型,分阶段研究高收益专利审查周期的影响因素发现：初步审查周期与申请人国别显著相关;实质审查周期与申请年份、技术领域、申请人国别、IPC分类数、优先权国家文本数、权利要求数、发明人数和专利被引数显著相关,其中IPC分类数、优先权国家文本数和权利要求数是实质审查周期的保护因素,发明人数和专利被引数是危险因素。建议在初审阶段压缩初审期限,延期理由严格化,探索申请人需求导向型审查模式;在实审阶段将技术领域实审部门精细化,合理限定权利要求边界和数量,加强建设智能检索系统,优化审查流程等;探索检索外包等创新审查模式,确保审查质效平衡。     

结合高阶神经元的深度神经网络用于专利可转让性评价——以电子信息技术领域为例

[目的/意义]从交易视角评价专利可转让性,侧面评估专利价值及筛选可交易高价值专利。[方法/过程]基于专利价值评估指标,从技术和法律两个维度选取专利可转让性评价内部指标,基于交易视角中专利权人特征设计专利可转让性评价外部指标,结合高阶神经元将深度神经网络方法应用于专利可转让性评价。[结果/结论]结果表明,专利可转让性评价模型相比传统的BP神经网络方法和仅使用高阶神经元的方法精度更高,F1值达到86.72%;因其可区分通过交易实现价值的潜在专利,在大规模专利可转让性评价实际应用中具有可行性和适用性。