基于LDA主题模型的专利文本分析应用研究

为了解决运用传统的专利文本分析方法中出现的分类粗糙、科学性不强等问题,提出使用基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型的专利文本分析方法。以我国转基因玉米育种领域专利文本为研究对象,对专利文本主题进行划分。通过实验表明LDA主题模型对专利文本的划分和热门领域的分类准确、有效。并得出结论:对专利文本使用LDA主题模型建模可以实现对专利文本的分类,可以实现对热门领域主题分类、子领域细分,并对未来发展态势给出意见。

基于LDA模型的专利文本主题分析——以国内元宇宙领域为例

为了探究元宇宙作为新兴产业的热点,解决国内元宇宙领域研究重点不明确的问题,提出使用LDA主题模型的专利文本分析方法。将LDA主题模型运用到国内元宇宙领域相关专利文本分析中,结合人为判断和主题困惑度的方法,实现了对专利技术主题的识别和划分。通过实验分析得出结论:人工智能、区块链、云计算等是当前中国元宇宙产业应用专利的热点技术;通过LDA主题模型分析国内元宇宙的专利文本,可以实现其技术热点主题的分类和细分判别,可以为未来的行业发展提供建议。

智能制造技术创新的产业结构与经济增长效应——基于两部门模型的实证分析

鉴于智能制造技术与不同产业的融合程度存在差异,本文建立了一个包含使用智能技术的制造业与不使用智能技术的服务业的两部门模型,理论分析发现:在工资水平高于智能制造技术使用成本的情况下,智能制造技术水平越高对产业结构变动和经济增长的影响越显著,其对经济增长的促进作用依赖于经济总体资本密集度和制造业使用智能制造的资本产出弹性是否高于服务业;在工资水平较低的情况下,智能制造技术的经济效应并不明显。进一步,通过关键词和专利分类号检索中国专利数据库中与智能制造技术相关的发明专利,构造智能制造技术创新水平的代理变量,在实证层面验证了理论假设。在产业结构服务化程度以及服务业资本密集度和资本产出弹性不断上升的长期发展趋势下,智能制造技术水平只有不断提升,且伴随较大的投资规模增加,才有可能带来产业结构服务化所需的劳动力就业和整体的经济增长水平提高。