基于AutoPhrase - SBERT论文-专利文本挖掘的技术演化研究*

情报探索 ›› 2024, Vol. 1 ›› Issue (8): 1-.

• 工作研究 •

基于AutoPhrase - SBERT论文-专利文本挖掘的技术演化研究*

（1.太原科技大学经济与管理学院山西太原 030024）
（2.山西省水利厅山西太原 030002）

出版日期:2024-08-15 发布日期:2024-09-10
作者简介:刘晋霞（1973—），女，博士研究生，副教授,研究生导师，研究方向为数据分析、智能决策研究；柴福厚（1997—），男，2021级硕士研究生，通讯作者，研究方向为新能源数据分析、智能算法与决策研究；董世庆（1974—），男，学士，助理工程师，研究方向为新能源数据分析、节能减排。
基金资助:
*本文系山西省教学改革创新项目“案例驱动式Python数据分析教学内容改革的探索与实践”（项目编号：JG2023092）；山西省软科学项目“基于复杂网络数据驱动的山西省科技计划项目智能监督评价模型研究”（项目编号：2018041046-4）成果。

Online:2024-08-15 Published:2024-09-10

摘要/Abstract

摘要：

［目的／意义］通过对制氢领域的论文和专利文本分析，揭示该领域的技术演化趋势，为科研人员、工程师了解该领域的关键技术和发展趋势提供参考。\[方法/过程\]采用AutoPhrase-SBERT算法对2000—2022年期间我国制氢领域的论文和专利进行主题提取与识别。通过皮尔逊相关系数对相邻时间窗口下论文-专利主题进行关联计算，并利用桑基图对主题关联性进行可视化，从而揭示我国制氢领域技术演变过程。\[结果/结论\]该方法能够展示领域技术随时间的变化趋势，并能揭示论文和专利主题之间的关系和相互影响。

关键词:

AutoPhrase, SBERT, 文本挖掘, 技术演化

刘晋霞柴福厚董世庆 .

基于AutoPhrase - SBERT论文-专利文本挖掘的技术演化研究* [J]. 情报探索, 2024, 1(8): 1-.

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