《表4 关键词相似度计算结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

利用表示学习方法的语义表示结合上下文语义信息，将关键词表示成每一维都具有一定语义信息的向量，而不是简单计算词频和共现情况。从表3基于语义表示的关键词结果可以看出，除了共同的关键词“nanoparticles”外，专利科学引文的关键词更多集中于生物、医学领域，如“cell”、“dna”、“patients”、“tumor”等；而专利的关键词中，材料领域的关键词占据了更重要的位置，如“graphene”、“nanoparticles”、“quantum”、“semiconductor”等，这与之前的词频分布和聚类结果相吻合，进一步说明纳米技术领域内，专利的应用方向与专利科学引文的研究方向重合度不高，专利偏向纳米材料方向的应用，而专利科学引文倾向于生物、医学的研究。为了分析两者研究方向间的联系，将专利科学引文关键词与专利关键词进行向量化表示，在向量空间中计算这些关键词所代表的研究热点间的相似度，结果如表4所示。本文选取专利科学引文与专利中权重最高的5个关键词（除两边均出现的“nanoparticles”外），分别为（’cell’，’dna’，’patients’，’surface’，’membrane’），（’graphene’，’quantum’，’molecular’，’substrate’，’semiconductor’）。