基于专利语义表征的技术预见方法研究及应用

技术预见是一种重要的战略决策工具，对政府和企业的发展具有重要意义。传统的技术预见方法主要依赖于专家主观经验，其客观性和科学性容易受到影响，导致结果的可靠性不高。为了提升技术预见的效率和质量，研究者们开始探索将技术预见与定量的统计学模型相结合的方法。本文提出了一种基于专利语义表征的技术预见方法，通过应用Doc2Vec技术和自然语言处理技术，实现了对专利文本的语义表征和分析。该方法不仅可以提高技术预见的客观性和科学性，还能够更准确地预测技术的发展趋势。 研究背景中指出，随着科学技术的快速发展，人们的生产方式也在不断变革，国家在国际舞台上的竞争力与核心科技的掌握和技术创新能力密切相关。因此，如何快速定位最具发展潜力的领域成为政府和企业关注的核心问题。传统的技术预见方法存在主观性强、可靠性低的问题，因此需要引入更科学的方法来提升技术预见的质量。本文介绍了基于专利语义表征的技术预见方法，该方法结合了Doc2Vec技术和自然语言处理技术，对专利文本进行语义表征，实现了对技术发展趋势的准确预测。 在相关研究中，研究者们通过不同的方法来提升技术预见的可靠性和科学性。例如，Lintonnen等研究了药物形式变化趋势，组建专家小组展开预见研究；王金鹏则探讨了在技术预见中引入科学计量方法的可行性和有效性；韩毅等利用基于引文的主路径方法分析了领域的演化结构。这些研究方法为将技术预见与定量的统计学模型相结合提供了参考。而本文提出的基于专利语义表征的技术预见方法，在语义分析和技术文本挖掘方面有着独特优势，可以更加准确地预测技术发展的趋势。 总的来说，基于专利语义表征的技术预见方法在提升技术预见的客观性和科学性方面具有重要意义。通过应用Doc2Vec技术和自然语言处理技术，实现了对专利文本的语义表征和分析，为技术发展趋势的预测提供了更加准确的方法。未来，可以进一步完善该方法，提高预见模型的准确性和可靠性，为政府和企业的决策提供更有力的支持。