【摘 要】
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[目的/意义]新兴术语识别是新兴技术预见的一项重要工作,专利文献是技术情报的最新来源,被广泛地用于新兴技术预见。专利文献易于使用,但是术语难以挖掘、抽取难度大,存在缺
【机 构】
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清华大学公共管理学院,中国工程院战略咨询中心,华中科技大学机械科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“支持技术预见的多源异构大数据融合与时序文本预测方法研究”(编号:91646102);国家自然科学基金项目“面向2035的高端装备领域技术路线图总体框架及重点子领域研究”(编号:L1824039);国家自然科学基金项目“衍化升级情境下2035智能制造领域技术路线图应用研究:基于融合与派生路径”(编号:L172400022);教育部人文社会科学项目(编号:16JDGC011)
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[目的/意义]新兴术语识别是新兴技术预见的一项重要工作,专利文献是技术情报的最新来源,被广泛地用于新兴技术预见。专利文献易于使用,但是术语难以挖掘、抽取难度大,存在缺乏术语标签的问题,目前未发现针对专利文献运用命名实体识别(NER)抽取技术术语的研究。[方法/过程]该文引入深度迁移学习的思想,利用成熟的公共领域源数据,运用Bi-LSTM(双向长短时记忆)模型实现跨领域迁移,有效识别技术术语并过滤高频非术语词串,通过聚类对识别术语划分技术类别。[结果/结论]以数控系统(CNC)领域专利文献为例,模型有效地将
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