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[目的/意义] SAO是一种能够表示主题信息和主题间关系的3元组结构,是文献计量学领域一个快速发展的研究方向。为了获得“满足文献计量分析需求的SAO结构”,需要解决现有SAO结构识别方法遭遇的3个问题:查全和查准率低、所识别SAO结构和领域主题相关性不强以及矩阵稀疏性。[方法/过程] 提出一种面向文献计量分析的基于语法树的SAO结构识别方法,首先基于共现算法和“主题词簇”方法(term clumping)识别SAO核心组件,然后利用基于语法树的抽取算法实现SAO结构的逐层抽取。[结果/结论] 案例研究发现,该方法的平均查准率为0.805 8,平均查全率为0.844 6,所识别SAO结构与领域主题关系较强,且矩阵稀疏性也得到较好改善,可有效应用于相关文献计量分析。 相似文献
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对比分析方法在专利情报分析中的应用研究* 总被引:4,自引:0,他引:4
研究基于专利情报的对比分析方法在企业技术创新中的应用,以萃取国家、产业、产品及公司专利活动的经营及技术情报。在此基础上,以中美专利数据库为数据源,DVD技术作为研究对象,对中美DVD行业进行全面实证研究,得出一系列有用的技术情报信息,以协助国内企业规划所需的技术发展策略,正确选择专利跟踪和专利规避,提升企业竞争实力。 相似文献