基于主题模型的专利文本分析及应用研究

发布时间：2020-05-12 01:22

【摘要】：专利是技术信息最重要的载体,基于专利数据进行技术主题分析是专利情报分析的重要内容。随着知识产权保护意识的提升,专利库中的专利数量呈爆炸式增长,大量的技术知识和情报贮藏在海量的专利文本中。近年来,应用文本挖掘方法基于专利非结构化的文本数据进行技术主题分析成为了研究的热点。分析领域的技术主题分布情况,可以理解技术研发的热点、重点和发展趋势,对于技术规划和技术决策具有重要意义。作为第三代生物燃料的代表,微藻生物燃料有助于缓解能源危机。由于生产成本较高,微藻生物燃料尚未实现大规模化生产,相关的关键技术有待优化。我国微藻生物燃料技术研发位居世界前列,外国厂商也已开始在该领域进行专利布局,因此,有必要针对微藻生物燃料领域进行技术主题分析,洞察技术的发展历史和发展趋势,为国家或者企业的决策提供支持。首先,使用主题模型对微藻生物燃料领域专利的DWPI摘要进行主题分析,发掘潜藏在摘要文本中的技术主题,得到专利-主题分布和主题-词分布。结果显示主题的特征词汇是与微藻生物燃料关键技术有关的一系列词的“聚集”,根据主题的特征词可以有效标注主题内容。其次,结合主题分析结果和专利引用信息,构建微藻生物燃料领域的专利发展图,对技术的发展历史和当前技术趋势有一个全面的理解。最后,由于得到的技术主题能够与产业链较好地对应,因此,基于专利的主题分布情况,将专利划归到微藻生物燃料产业链的不同位置,针对产业链不同环节的专利分别进行分析。从产业链的视角,针对专利的国家分布、主要研发主体、技术发展趋势和IPC四个维度进行分析,理解技术的产业化进程。
【图文】：

nii" or Cylindrotheca or Diatoms or Dunaliella or Ellipsoidion or "Euglenilis" or Eustigmatophytes or "Haematococcus pluvaris" or Isochrysis onallanthus salina" or "Monodus subterraneus" or Nannochloris onochloropsis or "Neochloris oleabundans" or Nitzschia or "Oocystis pusilla" olova or "Phaeodactylum tricornutum" or Prymnesiophytes or Scenedemus oizochytrium or Skeletonema or Spirulina or Tetraselmis or "Thalassiordonana")) AND (bio-energy or fuel* or biofuel* or bio-fuel* or biomethan* omethan* or biodiesel* or biodiesel* or biohydrogen or bio-hydrogen othanol* or bio-ethanol* or biooil* or bio-oil* or bio-gas or bio-gas or biorefinerio-refiner* or bioreactor* or bio-reactor*))检索结果包含 3532 件专利（检索日期：2017 年 03 月 06 日），，下载 3532 件的全字段信息，保存为 Excel 文件，作为专利数据集。如图 4-1 所示，在 DWPWCI 下载的专利数据包含了专利公开号、专利申请时间、标准专利权人、专用信息、DWPI 标题、DWPI 摘要、权利要求等诸多字段，编写 Python 脚本，抽取专利的 DWPI 摘要字段，拆分为 3532 个 TXT 文件，作为文本挖掘的库。

题建模的准确性和合理性。设置文档-词矩阵的稀疏度阈值为 98%，即少 2%的微藻生物燃料专利中出现过的词才会保留，去除稀疏度过大的上述预处理过程中，“停用词移除”是专利文本预处理的重要环节。作定种类的文本数据，专利包含大量的技术术语，常使用 些特定词作为，并且还包含 定数量的学术词汇，其中的 些词并不能反映技术主题新。常规英文停用词表中并未包含这些词汇，若基于常规停用词进行停，文档-词矩阵中将包含较多“干扰”词汇，影响之后分析结果的准确性针对微藻生物燃料专利特点，构建自定义停用词表，如表 4-1 所示。除“which”、“that”这样的常规英文停用词，还去除了诸如 “methodprise”的专利常用词汇，同时考虑了 DWPI 的行文风格和描述特点，比用“involve”这 词汇。将微藻生物燃料专利停用词表与英文常规停用合，用于专利语料库的预处理过程，去除那些不能体现技术内容特征的，减少“噪音”，力求更加精确的分析结果。 最终，将微藻生燃料领域库转换成了 个 3532 行 977 列的文档-词矩阵（document-term matri，作为之后 LDA 主题模型的输入，图 4-2 是该矩阵的 部分。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：G306

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本文编号：2659391