李健博 張麗瑋



摘要:技術(shù)樹(shù)是用來(lái)表示某一領(lǐng)域中產(chǎn)品組成,技術(shù)和技術(shù)功能之間關(guān)系的樹(shù)形圖。本研究的目的是使用計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù),多維度地、快速地構(gòu)建產(chǎn)業(yè)技術(shù)樹(shù)。本研究主要使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)提取專利文本中的主體一動(dòng)作一客體結(jié)構(gòu)(SAO),然后使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)上述結(jié)構(gòu)分類、處理、標(biāo)注,最終構(gòu)建技術(shù)樹(shù)。本文使用“捕獲碳(吸附和溶劑)”專利數(shù)據(jù)集構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)技術(shù)樹(shù),并從產(chǎn)品、技術(shù)和功能的視角分別展示了技術(shù)樹(shù)的特征。
關(guān)鍵詞:文本挖掘;自然語(yǔ)言處理;技術(shù)樹(shù);SAO結(jié)構(gòu)
引言
技術(shù)樹(shù)是用來(lái)表示特定技術(shù)領(lǐng)域或單體組織中技術(shù)特征及技術(shù)間關(guān)系的樹(shù)結(jié)構(gòu)圖,通常包含某特定技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)品組件、技術(shù)以及技術(shù)的功能及其使用效果之間關(guān)系的樹(shù)形結(jié)構(gòu)圖,是技術(shù)規(guī)劃的重要決策工具。通過(guò)技術(shù)樹(shù)的構(gòu)建,用于幫助技術(shù)管理人員梳理并展示企業(yè)的技術(shù)體系架構(gòu),助力于企業(yè)技術(shù)戰(zhàn)略決策的制定。
目前,對(duì)于技術(shù)樹(shù)的構(gòu)建常用的主要有兩種方法,分別是基于TRIZ理論中的技術(shù)進(jìn)化樹(shù)理論進(jìn)行構(gòu)建和通過(guò)提取技術(shù)、產(chǎn)品等相關(guān)信息,根據(jù)原始信息的邏輯結(jié)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)樹(shù)的構(gòu)建。上述研究成果已經(jīng)取得了一定的成果,但由于技術(shù)樹(shù)構(gòu)建很大程度上依賴專家和構(gòu)建者的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),從而存在人為主觀性強(qiáng)、自動(dòng)化差等問(wèn)題。
針對(duì)上述問(wèn)題,本研究使用文本挖掘和自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)專利進(jìn)行,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化技術(shù)樹(shù)構(gòu)建研究,從而對(duì)企業(yè)技術(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行多維度展示。其中,具體流程框架如圖1所示:
1技術(shù)樹(shù)構(gòu)建
本文使用文本挖掘和自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)專利文獻(xiàn)進(jìn)行深入解讀和分析,提取SAO結(jié)構(gòu),并對(duì)A0結(jié)構(gòu)分類、標(biāo)注等,最終構(gòu)建技術(shù)樹(shù)。
1.1提取SA0結(jié)構(gòu)
提取SAO結(jié)構(gòu)的步驟包括:篩選專利數(shù)據(jù),抽取SAO結(jié)構(gòu)。
①選擇專利語(yǔ)料。針對(duì)需要研究的企業(yè),確定檢索式,檢索獲取其相關(guān)專利文獻(xiàn)。為確保研究的有效性,本文選取“摘要”和“權(quán)利要求書(shū)”作為分析語(yǔ)料,進(jìn)行SAO結(jié)構(gòu)的抽取。
②抽取SAO結(jié)構(gòu)
提取SAO結(jié)構(gòu)主要依賴自然語(yǔ)言處理技術(shù),在此之前需要先對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理,包括分句、分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注、依存句法分析等操作,從而提取SAO結(jié)構(gòu),如圖2所示。
1.2深度標(biāo)注SA0結(jié)構(gòu)
在提取和分類SAO的基礎(chǔ)上,對(duì)s和AO進(jìn)行標(biāo)注。詞組包括產(chǎn)品、技術(shù)、技術(shù)屬性和材料類型,AO包括從屬類型、功效類型和屬性優(yōu)化。
(1)衡量SAO結(jié)構(gòu)相似度
提取的SAO結(jié)構(gòu)數(shù)量眾多,其中包含很多意思相似的詞組和短語(yǔ),例如“二氧化碳的回收”、“分離C02”、“除去二氧化碳”,因此需要將他們聚類,并且用更具代表性的詞語(yǔ)標(biāo)記他們。
本文使用機(jī)器學(xué)習(xí)中第三方模塊sklearn(Scikit-learn)中的TfidfVectorizer將文本轉(zhuǎn)化為向量,然后用向量的余弦值表示SAO相似度。
提取的SAO結(jié)構(gòu)具有以下特征:可能有很多無(wú)效數(shù)據(jù),而且無(wú)法提前獲知聚類的簇的數(shù)量。基于密度的聚類算法不需要指定簇的數(shù)目,而且能夠識(shí)別噪聲數(shù)據(jù),所以本文使用DBSCAN聚類算法對(duì)短語(yǔ)和AO分類。
(2)s和0的類型標(biāo)注
根據(jù)聚類的結(jié)果將s和0標(biāo)注為四種類型,包括產(chǎn)品、技術(shù)、技術(shù)屬性和材料(表1)。
(3)A0類型標(biāo)注
根據(jù)聚類的結(jié)果將AO標(biāo)注為三種類型,包括從屬類型,功效類型和屬性優(yōu)化。(表3)
1.3構(gòu)造技術(shù)樹(shù)
技術(shù)樹(shù)的類型及構(gòu)造方法
相應(yīng)的,技術(shù)樹(shù)可以分成“產(chǎn)品”技術(shù)樹(shù)、“技術(shù)”技術(shù)樹(shù)和“功效”技術(shù)樹(shù)。
“產(chǎn)品”技術(shù)樹(shù)表示產(chǎn)品和組成產(chǎn)品的部件之間的關(guān)系,技術(shù)樹(shù)的節(jié)點(diǎn)是被標(biāo)記為產(chǎn)品的詞組,例如“吸收劑”由“循環(huán)流化床反應(yīng)器”、“埋管式換熱器”等組成,如圖3示。
“技術(shù)”技術(shù)樹(shù)表示產(chǎn)品和組成產(chǎn)品的部件之間的技術(shù)關(guān)系,技術(shù)樹(shù)的節(jié)點(diǎn)可以是被標(biāo)記為技術(shù)類型的詞組或者是描述技術(shù)屬性的AO結(jié)構(gòu)。
“功能”技術(shù)樹(shù)表示產(chǎn)品或技術(shù)的功能和功能之間的關(guān)系,技術(shù)樹(shù)的節(jié)點(diǎn)是描述產(chǎn)品或技術(shù)功能的AO結(jié)構(gòu)。
2實(shí)證研究
為確保上述研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性,本文應(yīng)用“碳捕獲”領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)構(gòu)建技術(shù)樹(shù),驗(yàn)證本文提出方法的可行性。
2.1SAO結(jié)構(gòu)抽取和標(biāo)注
本研究使用哈工大自然語(yǔ)言處理工具ltp進(jìn)行語(yǔ)義依存分析,結(jié)合語(yǔ)法規(guī)則,使用Python~言編寫(xiě)程序提取SAO結(jié)構(gòu)。程序處理“中國(guó)石油化工股份有限公司”的數(shù)據(jù)集得到331個(gè)SAO結(jié)構(gòu),部分?jǐn)?shù)據(jù)見(jiàn)表3
然后,使用基于向量空間模型的TF-IDF將SAO結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成向量,使用DBSCAN聚類算法對(duì)短語(yǔ)和AO分類并標(biāo)注類型。
2.2技術(shù)樹(shù)構(gòu)建與分析
本實(shí)驗(yàn)構(gòu)建了一個(gè)程序,其使用了Python的Pandas庫(kù)從SQL Server取出標(biāo)記好的SAO結(jié)構(gòu),然后使用Python的繪圖庫(kù)Matplotlib將技術(shù)書(shū)畫(huà)出來(lái),保存成圖片。該程序生成了三種類型的技術(shù)樹(shù)圖,包括“產(chǎn)品”技術(shù)樹(shù)、“技術(shù)”技術(shù)樹(shù)和“功能”技術(shù)樹(shù),分別如圖6、圖7和圖8所示。
(1)“產(chǎn)品”技術(shù)樹(shù)
一種脫除混合氣體中H2s、CO2和有機(jī)硫的固體吸附劑”的“產(chǎn)品”技術(shù)樹(shù)。(圖6)
(2)“技術(shù)”技術(shù)樹(shù)
“一種聚對(duì)苯二胺/石墨烯基氮摻雜多孔碳材料制備方法”構(gòu)建的“技術(shù)”技術(shù)樹(shù)。
(P代表產(chǎn)品節(jié)點(diǎn)、T代表技術(shù)節(jié)點(diǎn))
(3)“功能”技術(shù)樹(shù)
“離子液體的二氧化碳吸收劑”構(gòu)建的“功能”技術(shù)樹(shù)。(圖11)
(F代表功能節(jié)點(diǎn))
3結(jié)束語(yǔ)
本研究彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法構(gòu)建專利技術(shù)樹(shù)的不足,如提高技術(shù)樹(shù)構(gòu)建速度,降低對(duì)專家知識(shí)的依賴,減少工作量,多視角展示技術(shù)樹(shù)等。本研究以“碳捕獲”專利數(shù)據(jù)集為例,構(gòu)建并分析了不同種類的技術(shù)樹(shù)。