知识演化视角下论文与专利的热点技术方法对比分析——以人工智能自然语言处理领域为例

作     者：唐露源 谢士尧 徐源 Tang Luyuan;Xie Shiyao;Xu Yuan

作者机构：北京理工大学经济学院北京102488 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191 北京理工大学教育学院北京102488 

出 版 物：《科技管理研究》 (Science and Technology Management Research)

年 卷 期：2024年第44卷第10期

页      面：153-160页

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 120502[管理学-情报学] 

主　　题：人工智能 自然语言处理 知识演化 神经网络 技术方法 文献计量 专利分析 

摘      要：人工智能领域的研究成果在学术研究与工业实践之间转移流动。为揭示自然语言处理领域论文与专利中的技术方法的分布及其演化趋势,基于知识演化视角对比分析论文与专利技术方法的分布,将2013年1月到2022年12月arXiv数据集中自然语言处理领域的39025篇论文,以及按照“关键词+IPC分类号的检索方法在incoPat专利数据库得到的14654件专利数作为样本,利用维基百科分类树构建方法本体,将论文和专利映射到领域本体中,并采用配对样本T检验方法验证两者知识演化方面的滞后性。结果表明:样本论文与专利存在共同关注的技术方法,包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、注意力机制和预训练语言模型,其中前三者属于比较成熟的神经网络架构,而注意力机制随着上述神经网络架构的发展而迅速发展;专利技术方法相对论文滞后约1~2年。