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<title cf:type="text"><![CDATA[数字图书馆论坛 -->信息分析]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[颠覆性技术识别方法研究进展述评]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201002&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[颠覆性技术可能引发新一轮科技革命，是提升未来经济社会发展和国家竞争力的重要“利器”。通过对近5年颠覆性技术识别方法研究文献的梳理，归纳国内外学者关于颠覆性技术特征、颠覆性技术识别和预测方法的研究进展，为颠覆性技术的识别和培育提供参考与借鉴。重点运用文献调研的分析方法，总结5类颠覆性技术识别和预测方法的最新研究成果和局限性。结果表明，基于模型测度的分析方法、基于多维指标评估框架的分析方法和基于文献计量的分析方法仍然是颠覆性技术识别中比较常用的方法，基于大数据关联挖掘分析的方法开始被应用到颠覆性技术的识别中。由于颠覆性技术发展是一个动态的过程，未来应更多地考虑基于创新全过程，探索对颠覆性技术进行动态、分类识别。]]></description>
<pubDate>2022/3/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[信息分析]]></category>
<author><![CDATA[刘柳，吴新年]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201002&flag=1]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于BERT模型的科技政策文本分类研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201003&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在智慧政务的应用背景下，利用深度学习的方法对海量的科技政策文本数据进行自动分类，可以降低人工处理的成本，提高政策匹配的效率。利用BERT深度学习模型对科技政策进行自动分类实验，通过TextRank算法和TF-IDF算法提取政策文本关键词，将关键词与政策标题融合后输入BERT模型中以优化实验，并对比不同深度学习模型的分类效果来验证该方法的有效性。结果表明，通过BERT模型，融合标题和TF-IDF政策关键词的分类效果最佳，其准确率可达94.41%，证明利用BERT模型在标题的基础上加入政策关键词能够提高政策文本自动分类的准确率，实现对科技政策文本的有效分类。]]></description>
<pubDate>2022/3/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[信息分析]]></category>
<author><![CDATA[沈自强，李晔，丁青艳，王金颖，白全民]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201003&flag=1]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于专利价值的技术成熟度测度与分析方法研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201004&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[本文从专利价值视角研究技术领域发展成熟度测度分析方法，以提升方法普适性、评价多维性以及分析结果客观性。基于专利价值构建出四个维度的技术成熟度指标体系，并采用主成分分析法对指标进行自动赋权，进而通过曲线拟合和发展阶段分界点计算，分析该领域技术发展成熟现状及未来发展趋势。运用本文模型对缓控释肥技术领域（由5?299条专利数据构成）进行多维度技术成熟度评价分析，结果表明：该技术领域正处于快速成长阶段，预计在2024年进入技术发展成熟阶段。基于专利价值的技术成熟度分析方法一定程度上克服了单一指标评价和单一维度分析的片面性，相对客观全面地揭示了特定领域技术发展现状。]]></description>
<pubDate>2022/3/8 0:00:00</pubDate>
<category><![CDATA[信息分析]]></category>
<author><![CDATA[罗家豪，孙巍]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202201004&flag=1]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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