基于word2vec与LDA主题模型的技术相似性可视化研究

技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA(latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成“词粒度”层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD(nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。