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基于LDA2Vec-BERT的新兴技术主题多维指标识别与演化分析研究——以颠覆性技术领域:区块链为例 被引量：12
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作者 胡泽文 王梦雅 韩雅蓉 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第9期42-58,共17页
[目的/意义]挖掘并可视化全球性颠覆性技术:区块链领域发明专利文献中隐含的细粒度新兴和热点技术主题及其演化差异,能够为领域从业者、科技政策制定者、管理部门和科技研发人员提供参考和借鉴。[方法/过程]以全球区块链领域的专利文献... [目的/意义]挖掘并可视化全球性颠覆性技术:区块链领域发明专利文献中隐含的细粒度新兴和热点技术主题及其演化差异,能够为领域从业者、科技政策制定者、管理部门和科技研发人员提供参考和借鉴。[方法/过程]以全球区块链领域的专利文献为基础,按时序划分不同的时间切片,综合运用LDA主题模型、Word2vec词向量模型和BERT语言模型构建区块链领域技术主题挖掘模型,同时通过构建识别新兴和热点技术主题的四维指标:主题热度,主题族群,主题技术性和主题新颖度,识别出区块链领域细粒度新兴和热点技术主题,并结合主题演化模型,对新兴和热点技术主题差异进行演化分析。[结果/结论]研究发现,LDA2Vec-BERT主题识别与演化模型能够基于区块链领域海量专利文献标题和摘要识别出领域的新兴技术主题和热点技术主题,并直观清晰展示出区块链领域细粒度技术主题的演化趋势和特征,发现区块链技术形成从构架研究到应用研究的发展趋势。通过模型结果对比可以发现,识别结果科学合理,且模型的精准率、召回率、F1值均高于其他识别模型,证明构建的集成模型能有效识别颠覆性技术领域细粒度新兴和热点主题。 展开更多
关键词 区块链专利 LDA主题模型 Word2vec模型 BERT模型 新兴技术主题 热点技术主题 主题识别 主题演化
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