發表於2024-11-25
當前,全球技術發展日新月異,大量的技術創新活動為企業提供瞭比以往更多的技術發展機會,企業必須識彆和把握可能齣現的技術發展機會,纔能提高企業的技術創新能力和國際競爭力。作為全球大的技術信息源,論文信息資源通常被用於測度基礎科學研究活動的水平,而專利信息資源則被用於測度産業技術的創新水平,具有生命力和潛在商業價值的技術機會在這兩大信息源中通常會留下一定的足跡。因此,論文和專利信息資源的融閤分析對於把握技術機會、理解科學和技術之間的聯係、提高技術創新水平具有重要意義。
技術機會發現是指通過對特定領域內海量信息資源的深入挖掘和分析,在掌握已有技術發展趨勢及其相互關係的同時,發現新技術動嚮,推斷該領域可能齣現的技術形態或技術發展點。通過對論文和專利信息資源的融閤分析,可以反映技術發展現狀、挖掘研發熱點、預測發展趨勢、揭示競爭對手的技術實力與戰略布局。
本書主要以作者帶領團隊所研發的大數據環境下多源信息融閤的科技文獻智能分析服務平颱SciTeMiner為背景,係統闡述瞭該平颱中技術機會分析模塊所涉及的方法和技術。本書共分為四大部分:第一部分由第二章組成,主要涉及技術術語抽取方法研究;第二部分由第三章、第四章、第五章、第六章及第七章組成,主要研究技術術語間語義關係抽取方法;第三部分由第八章和第九章組成,主要探討技術主題抽取及技術主題關聯;第四部分由第十章、第十一章和第十二章組成,主要研判技術生命周期階段及構建技術功效圖。
本書得以順利齣版,要感謝國傢自然科學基金的資助,同時,也要感謝作者原單位中國科學技術信息研究所,以及新單位北京工業大學各級領導和同事的大力支持。本書作者長期從事科學前沿探測、技術預見、數據挖掘、機器學習和大數據方麵的研發工作,一直醞釀齣版與技術機會發現方法有關的圖書,但由於種種原因,直到今天纔得以實現。本書凝聚瞭許多人的心血和智慧,在此要特彆感謝中國科學技術信息研究所的韓紅旗副研究員和張兆鋒博士,以及本書作者曾指導過的研究生張晗、王新和王政同學。
由於作者水平所限,書中難免存在不足,歡迎讀者批評指正。
目錄
第一章緒論
1.1背景及意義
1.2國內外研究現狀
1.3平颱及工具研發
1.4章節結構安排
1.5本章小節
參考文獻
第二章專利技術術語抽取方法
2.1引言
2.2術語的定義、分類和特徵
2.3自動術語抽取的方法
2.4中文術語抽取研究的概述
2.5專利技術術語抽取模型
2.6實驗結構及討論
2.7本章小節
參考文獻
第三章共現聚類分析的新方法:最大頻繁項集挖掘
3.1引言
3.2共現分析法
3.3最大頻繁項集挖掘
3.4實驗結果及討論
3.5本章小結
參考文獻
第四章基於雙序列比對的中文術語語義相似度計算方法
4.1引言
4.2《同義詞詞林》簡介
4.3Ⅰ型問題的語義相似度計算
4.4Ⅱ型問題的語義相似度計算
4.5實驗結果及討論
4.6本章小結
參考文獻
第五章僅根據Proximity數據構建嚮量空間模型的方法
5.1引言
5.2基於MDS的嚮量空間模型構建方法
5.3實驗材料及數據
5.4實驗結果及分析
5.5本章小結
參考文獻
第六章基於弱監督學習的語義關係抽取方法
6.1引言
6.2國內外研究現狀
6.3實體關係抽取模型
6.4實驗結果及分析
6.5本章小結
參考文獻
第七章幾種敘詞錶復雜邏輯錯誤檢查算法研究
7.1引言
7.2預備知識
7.3屬/分關係中的邏輯錯誤檢查算法
7.4參考關係中的邏輯錯誤檢查算法
7.5本章小結
參考文獻
第八章融閤科技文獻內外部特徵的主題模型發展綜述
8.1引言
8.2曆史淵源及符號錶示
8.3融閤科研人員特徵
8.4融閤時間特徵
8.5融閤參考文獻特徵
8.6融閤多個外部特徵
8.7本章小結
參考文獻
第九章論文和專利資源主題關聯分析方法
9.1引言
9.2技術路綫
9.3技術主題抽取
9.4詞項和命名實體聚類
9.5主題相似度計算
9.6技術主題關聯
9.7實驗結果及討論
9.8本章小節
參考文獻
第十章基於事實型數據的技術生命周期判斷方法綜述
10.1引言
10.2技術生命周期階段劃分
10.3技術生命周期階段判斷方法
10.4本章小結
參考文獻
第十一章麵嚮情報技術領域的Loglet分析
11.1引言
11.2增長麯綫模型
11.3實驗數據選取
11.4LogletLab簡介
11.5實驗結果及分析
11.6本章小結
參考文獻
第十二章專利技術功效圖智能構建進展
12.1引言
12.2技術功效圖概述
12.3技術功效圖構建模式
12.4關鍵技術研究進展
12.5本章小結
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