专利技术主题分析基于sao结构的lda主题模型方法.pdfVIP

第６１卷 第３期　２０１７年２月 专利技术主题分析：基于 ＳＡＯ结构的ＬＤＡ主题 模型方法 １ １ １ １，２ １ ■ 杨超 　朱东华 　汪雪锋 　朱福进 　衡晓帆 １北京理工大学管理与经济学院　北京 １０００８１ ２悉尼科技大学量子计算与智能系统研究中心　新南威尔士２００７ 摘要：［目的／意义］改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中 的“问题”与相应“解决方案”等问题。［方法／过程］本文通过抽取专利文本中的ＳＡＯ结构，并从 ＳＡＯ结构中识 别“问题和解决方案”（Ｐ＆Ｓ）模式，基于“ｂａｇｏｆＰ＆Ｓ”假设，构建基于“主语－行为－宾语”（ｓｕｂｊｅｃｔ－ａｃｔｉｏｎ－ｏｂ ｊｅｃｔ，ＳＡＯ）结构的ＬＤＡ主题模型，实现对专利文献主题结构的识别和分析。［结果／结论］案例研究表明，该方 法能够有效识别主题分布，并在主题辨识度和语义消岐方面较传统ＬＤＡ模型具有较大优势。 关键词：ＳＡＯ结构　技术主题分析　ＬＤＡ模型　Ｐ＆Ｓ模式　石墨烯 分类号：Ｇ２５０ 　　ＤＯＩ：１０．１３２６６／ｊ．ｉｓｓｎ．０２５２－３１１６．２０１７．０３．０１２ ［７］ ［８］ 　　专利技术主题分析聚焦于识别所讨论技术的主 重要主题 ，计算术语词／词组相似性 ，也可基于词 题，对主题进行分类，预测主题的发展趋势，识别主题 共现构建网络，进而描述文档的内容［９－１０］、映射领域技 ［１１］ ［１２］ 间的关系等，有助于相关人员了解技术领域的研究内 术结构 、挖掘科技情报 ； 基于引用的专利技术 ② 容、研究热点和发展变化，为科研机构、企业的研发决 主题分析方法，其优势在于可以基于数据中存在的引 ［１－５］ 策提供支持 。传统专利技术主题分析中，专家知 用关系识别技术发展路径。基于共引关系分析技术研 ［１３］ 识常用于技术主题解读，在数据量较小、领域单一且知 究前沿 、识别对领域贡献最多的文章、作者和机构 ［１４］ 识完备的情况下灵活易用，能产生准确度较高的分析 以及受到最多关注的主题 。目前，引用分析往往基 结果。但是专家知识是对技术主题的粗糙总结，受到 于引用关系构建网络，进而识别技术间关系以及核心 ［１５］ ［１６］ 知识提供者的主观影响，同时具有成本高昂和结果不 技术 、检测新兴技术的发展与重组 、跟踪新兴研 易重复的缺点，尤其随着科技文本数据量成几何倍数 ［１７－１８］ ［１９］ 究领域发展路径 、识别技术融合模式与机制 、 产生和积累，凭借人类个体总结海量技术知识变得不 ［２０］ 基于网络度分布特征识别技术转移 ； 基于技术路 ③ 再可行。为了解决上述问