《基于語義TRIZ的專利技術(shù)挖掘》圍繞個性化、深度、精準的專利技術(shù)挖掘需求，系統(tǒng)研究了基于語義TRIZ的專利技術(shù)挖掘方法。首先在理論層面，《基于語義TRIZ的專利技術(shù)挖掘》提出了一個基于多維索引的個性化語義TRIZ體系結(jié)構(gòu)，闡述了構(gòu)建該語義TRIZ的方法流程、技術(shù)工具以及關(guān)鍵技術(shù)。其次在應用層面，《基于語義TRIZ的專利技術(shù)挖掘》選取大口徑光學元件和石墨烯傳感器專利為研究對象，開展了基于語義TRIZ的專利自動分類與技術(shù)演化研究。后介紹了作者研發(fā)的基于語義TRIZ的專利技術(shù)挖掘系統(tǒng)。
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目錄
序
前言
第1章 專利技術(shù)挖掘概述 1
1.1 引言 1
1.1.1 技術(shù)挖掘 1
1.1.2 專利技術(shù)挖掘 2
1.2 典型應用場景 3
1.2.1 專利技術(shù)演化分析 3
1.2.2 專利自動分類 6
1.2.3 其他專利技術(shù)挖掘應用場景 8
1.3 存在的問題和挑戰(zhàn) 11
第2章 專利技術(shù)信息知識表示與知識組織 13
2.1 專利技術(shù)信息知識表示相關(guān)技術(shù) 13
2.1.1 專利分類號 13
2.1.2 專利本體 17
2.1.3 向量空間模型 18
2.1.4 比較分析 19
2.2 TRIZ理論 20
2.2.1 TRIZ理論的形成 20
2.2.2 TRIZ的基本概念 20
2.2.3 TRIZ的體系結(jié)構(gòu) 22
2.2.4 TRIZ的發(fā)展及應用 25
2.2.5 面向TRIZ的專利技術(shù)挖掘 27
2.3 語義TRIZ 27
2.3.1 語義TRIZ誕生的背景 27
2.3.2 語義TRIZ的關(guān)鍵概念 28
2.3.3 語義TRIZ的關(guān)鍵技術(shù) 29
2.3.4 語義TRIZ的典型應用Goldfire 29
2.3.5 現(xiàn)狀與挑戰(zhàn) 32
第3章 語義TRIZ體系結(jié)構(gòu)與構(gòu)建方法 35
3.1 專利文獻著錄項技術(shù)特征分析 35
3.1.1 專利文獻技術(shù)信息著錄項介紹 35
3.1.2 專利文獻技術(shù)信息著錄項的局限性 37
3.2 語義TRIZ的體系結(jié)構(gòu)研究 37
3.2.1 知識組織視角下語義TRIZ的技術(shù)維度分析 37
3.2.2 情報分析視角下語義TRIZ的數(shù)據(jù)空間劃分 39
3.2.3 語義TRIZ的體系結(jié)構(gòu) 41
3.3 語義TRIZ的構(gòu)建方法研究 44
3.3.1 角色分析 44
3.3.2 概念空間語義TRIZ的構(gòu)建 44
3.3.3 索引空間語義TRIZ的構(gòu)建 52
3.3.4 應用空間語義TRIZ的構(gòu)建 55
第4章 語義TRIZ關(guān)鍵技術(shù)分析 57
4.1 SAO抽取技術(shù) 57
4.1.1 數(shù)據(jù)預處理 58
4.1.2 SAO抽取 58
4.1.3 數(shù)據(jù)解析及規(guī)范 58
4.2 SAO清洗技術(shù) 59
4.2.1 關(guān)鍵詞清洗 59
4.2.2 謂語清洗 61
4.2.3 遴選核心SAO 61
4.3 SAO降維技術(shù) 61
4.3.1 主題模型 61
4.3.2 語義相似度 64
4.3.3 其他特征降維技術(shù) 65
4.4 SAO語義網(wǎng)絡技術(shù) 66
4.4.1 SAO全局語義網(wǎng)絡構(gòu)建 66
4.4.2 SAO語義網(wǎng)絡挖掘 68
第5章 基于語義TRIZ的專利自動分類研究 71
5.1 專利自動分類流程、方法和關(guān)鍵技術(shù) 71
5.1.1 分類特征項 72
5.1.2 分類模型訓練 75
5.2 LAOE領(lǐng)域面向TRIZ的專利自動分類 76
5.2.1 LAOE領(lǐng)域語義TRIZ構(gòu)建 76
5.2.2 LAOE領(lǐng)域分類特征的選擇 85
5.2.3 LAOE領(lǐng)域分類模型的訓練 86
5.2.4 LAOE領(lǐng)域?qū)＠姆诸惤Y(jié)果 87
5.2.5 分類結(jié)果的具體應用 88
5.3 基于語義TRIZ的專利自動分類體系優(yōu)點 90
第6章 基于語義TRIZ的專利技術(shù)演化研究 92
6.1 專利技術(shù)演化分析方法 92
6.1.1 中觀層技術(shù)主題間層級關(guān)系分析 92
6.1.2 微觀層P&S模式間語義關(guān)系挖掘 94
6.2 GSEN領(lǐng)域語義TRIZ的構(gòu)建 97
6.2.1 SAO的自動抽取與數(shù)據(jù)清洗 98
6.2.2 中觀層技術(shù)主題的構(gòu)建 99
6.3 中觀層技術(shù)主題演化分析 101
6.3.1 技術(shù)問題語義類型的技術(shù)主題演化分析 101
6.3.2 技術(shù)方案語義類型的技術(shù)主題演化分析 105
6.4 微觀層P&S模式技術(shù)演化分析 108
6.4.1 P&S模式構(gòu)建 108
6.4.2 P&S模式間語義關(guān)系挖掘 111
6.4.3 P&S模式全景式技術(shù)演化分析 114
6.5 基于語義TRIZ的專利技術(shù)演化優(yōu)點分析 115
6.5.1 全面展示技術(shù)演化 115
6.5.2 輔助挖掘P&S模式間語義關(guān)系 116
第7章 基于語義TRIZ的領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)挖掘系統(tǒng) 118
7.1 面向TRIZ的專利技術(shù)挖掘工具現(xiàn)狀分析 118
7.2 領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)挖掘系統(tǒng)介紹 119
7.2.1 DPTMS的體系結(jié)構(gòu) 120
7.2.2 DPTMS的關(guān)鍵技術(shù) 123
7.2.3 DPTMS的功能模塊 128
7.3 基于DPTMS的專利技術(shù)挖掘?qū)嵺` 134
7.3.1 大口徑光學元件專利技術(shù)挖掘?qū)嵺` 134
7.3.2 超導電子專利技術(shù)挖掘?qū)嵺` 136
7.3.3 氨基酸專利技術(shù)挖掘?qū)嵺` 138
7.4 DPTMS的優(yōu)點與不足 141
參考文獻 143
附錄 156
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