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申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明提供一种基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、提供一专利数据库和一技术领域，获取该技术领域下数据库中的所有专利数据，通过抽取专利文本中的高频关键词以及合并RAKE与BERT模型的抽取结果，获取知识元素，根据知识元素构建技术网络，结合时间序列获取技术的演化过程；S2、利用图神经网络链接预测方法对技术网络进行处理，预测未来可能出现的技术知识元素组合；S3、根据AUC指标和AP指标对预测出来的技术知识元素组合进行二次识别和评估。上述方法采用细粒度的知识表征原则，通过多维度特征和关键词抽取方法，实现了对技术知识的更准确和全面的表征。
主权项：1.一种基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1、提供一专利数据库和一技术领域，获取该技术领域下数据库中的所有专利数据，通过抽取专利文本中的高频关键词以及合并RAKE与BERT模型的抽取结果，获取知识元素，根据知识元素构建技术网络，结合时间序列获取技术的演化过程；S2、利用图神经网络链接预测方法对技术网络进行处理，预测未来可能出现的技术知识元素组合；S3、根据AUC指标和AP指标对预测出来的技术知识元素组合进行二次识别和评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析方法
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