基于专利IPC分类与文本信...分析——以人工智能领域为例_高楠.pdf

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DOI:10.16353/j.cnki.1000-7490.2020.04.019实践研究

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1211

，，，

●高楠彭鼎原傅俊英赵蕴华

(1.，100038;2.，

中国科学技术信息研究所北京国家知识产权局专利局专利审查协作湖北中心

湖北武汉430000)

基于专利IPC分类与文本信息的前沿技术演进分析

———以人工智能领域为例

:，K-means，IPC

摘要文章采用技术生命周期曲线判断技术发展阶段通过多维尺度分析法结合算法以专利号为

，Pearson，;、、、

基础结合相关系数对专利差异性矩阵进行专利技术聚类对技术集群从技术影响力技术范围技术保护

、5;，

扩散指数专利家族数量个维度进行技术评价综合孔多塞投票法和文本挖掘技术进行前沿技术集群的命名与比

;，。，，

较引入时间维度最终得到前沿技术演进图通过对人工智能领域进行实证分析验证了方法的可行性和有效性并

510，、、、、

最终得到近年的类前沿技术包括神经网络语音识别与自然语言处理计算机视觉与图像识别机器人智能

系统、、、、、。

人机交互虚拟现实汽车自动驾驶生物特征识别智能制造

:;;;k-means;;;

关键词前沿技术专利分析国际专利分类号算法多维尺度分析演化过程人工智能

ＲesearchonTechnologyFrontsPredictionBasedonPatentIPCClassificationandTextInformation:

TakingtheFieldofArtificialIntelligenceasanExample

Abstract:Thispaperusesthetechnologylifecyclecurvetojudgewhetherthefieldisinthegrowthphase.Byusingthecom-

binationofmultidimensionalscalingandK-meansclustering，thetechnologyisclusteredbasedonthepatentIPCnumberandPear-

soncorrelationcoefficient.Then，throught

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