【摘 要】
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颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计
【机 构】
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大连理工大学科学学与科技管理研究所暨WISE实验室,中国工程科技创新战略研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“颠覆性技术识别理论、方法与专家预判系统”(2019YFA0707201),中央高校基本科研业务费资助项目“技术供给侧的人工智能技术颠覆性轨迹及其发展规律研究”(DUT20RW202)
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颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战,实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略,将专利检索任务作为机器学习的二分类任务,类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想,并提出了将F-measure特征最大化方法与CNN(convolutional neural networks)模型相结合的文本分
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