【摘 要】
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目前,基因编辑技术发展迅速,在农业、工业以及生物医学领域都表现出了巨大的应用价值,同时也吸引了各界学者的关注,大量企业和资金迅速涌入,为其创造了良好的发展环境。但是,由于对基因编辑技术的期望过高,并且对技术水平了解不够充分,技术滥用现象频繁出现,引起了极大的社会争议,给基因编辑技术的发展带来了巨大障碍。因此,监测基因编辑技术的发展现状,了解技术成熟度水平是保证该技术健康发展,使其更好的服务于社会的
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目前,基因编辑技术发展迅速,在农业、工业以及生物医学领域都表现出了巨大的应用价值,同时也吸引了各界学者的关注,大量企业和资金迅速涌入,为其创造了良好的发展环境。但是,由于对基因编辑技术的期望过高,并且对技术水平了解不够充分,技术滥用现象频繁出现,引起了极大的社会争议,给基因编辑技术的发展带来了巨大障碍。因此,监测基因编辑技术的发展现状,了解技术成熟度水平是保证该技术健康发展,使其更好的服务于社会的关键所在。基于上述问题,本文具体的研究内容如下。首先,针对基因编辑文献摘要进行情感分类的可行性展开分析,确定研究依据。根据基因编辑文献摘要的语义特征,收集学者对技术发展期望的分类语料,采用Word2Vec词向量模型和基于信息熵调节参数的改进词语贡献度（TC）方法构建加权词向量,并将其输入双向长短时记忆人工神经网络（Bi-LSTM）中训练优化情感分类模型。其次,对基因编辑专利申请趋势和论文发表趋势进行系统分析;用情感分类模型对基因编辑论文摘要中作者的情感倾向进行判断,计算在情感因素影响下有效的期刊论文数量,以改进的文献计量方法拟合“钟形”曲线;借助专利分析,统计相同时间段内累积专利申请数量,拟合“S”曲线,之后将两条曲线结合,进一步构建类HypeCycle曲线,并分别从基础科学和技术研发两个维度预测基因编辑技术成熟度。最后,通过实证研究,对所提方法的有效性和可靠性进行验证,评估和预测基因编辑技术的成熟度水平,并为基因编辑技术的发展提供了有效建议。
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