基于知识图谱的专利技术价值评估方法研究

发布时间：2024-01-27 06:49

　　随着知识经济的快速发展,知识创新日益成为我国经济和社会建设发展的重要组成部分,知识产权逐渐成为了核心竞争力。在这样的大环境下,专利作为一种重要的知识产权形式,越来越受到国家和企业的重视。因此,对专利进行价值评估的需求日益增大,然而,现有的评估方法大多缺乏对专利内在信息和关联关系的挖掘,这势必会对评估结果造成一定影响。知识图谱在信息挖掘与数据分析等方面的优势能够有效解决上述问题,因此本研究提出了基于知识图谱的专利技术价值评估方法。以专利的技术价值为切入点,构建评估指标体系。以构建的指标为基准,设计知识图谱结构。选取科创板企业为样本,对其专利信息进行实体识别,明确实体间关系,构建专利知识图谱。设计并实现专利评估系统,借助专利知识图谱为用户提供评估服务,提高评估效率,减小用户成本。本研究主要工作分为以下3个部分。首先,参考专利价值评估相关的文献,从多个角度对影响专利技术价值的因素进行分析、阐述。在此基础上,综合国家知识产权局出品的专利价值分析指标体系操作手册以及众多学者的研究成果,选取了符合本课题需求的12项指标,构成了一个完整的评估指标体系。然后,从Wind官网、中国专利数据库、国家知识产...

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1.绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 专利价值评估
        1.2.2 专利知识图谱
    1.3 研究内容
    1.4 论文组织结构
2.相关理论及技术
    2.1 专利价值度体系
    2.2 知识图谱
        2.2.1 知识图谱构建
        2.2.2 知识抽取
        2.2.3 知识融合
        2.2.4 知识存储
    2.3 文本相似度算法
        2.3.1 TF-IDF
        2.3.2 Word2Vec
    2.4 权重分配算法
        2.4.1 熵值法
        2.4.2 CRITIC权重法
    2.5 本章总结
3.专利技术价值指标体系构建
    3.1 技术价值
    3.2 技术价值与评价
    3.3 技术评价与指标构建原则
        3.3.1 技术价值评价基本原则
        3.3.2 指标构建基本原则
    3.4 指标体系构建
        3.4.1 技术价值影响因素分析
        3.4.2 技术价值指标体系
        3.4.3 知识图谱中的指标数据
    3.5 本章总结
4.专利知识图谱的构建及存储
    4.1 知识抽取流程
    4.2 基于规则抽取
    4.3 基于Bert-Bi LSTM-Attention-CRF模型抽取
        4.3.1 Bert-Bi LSTM-Attention-CRF模型
        4.3.2 数据描述
        4.3.3 实验设置及结果分析
    4.4 实体融合与关系确立
        4.4.1 实体融合
        4.4.2 关系确立
    4.5 知识存储与可视化
        4.5.1 知识存储
        4.5.2 图谱可视化
    4.6 本章总结
5.基于知识图谱的专利技术价值评估
    5.1 技术价值评估流程
    5.2 基于知识图谱的评估及报告生成
        5.2.1 文本处理
        5.2.2 检索相关专利
        5.2.3 确定指标权重
        5.2.4 目标专利评分
        5.2.5 生成评估报告
        5.2.6 评估结果验证
    5.3 技术价值评估系统实现
        5.3.1 系统总体架构
        5.3.2 系统模块实现
    5.4 本章总结
6.总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
作者简历及在学期间所获得的学术成果
致谢



本文编号：3886507