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龍圖騰網(wǎng)獲悉華中科技大學申請的專利一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116521868B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202310421657.4，技術領域涉及：G06F16/353；該發(fā)明授權一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法及系統(tǒng)是由劉懷蘭;苗效銘;周惟為;劉宇涵設計研發(fā)完成，并于2023-04-19向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于技術分類識別領域，并具體公開了一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法及系統(tǒng)，其包括：獲取不同年份的新興技術文檔，進而提取時間?技術關鍵詞?技術描述?表征向量的關聯(lián)文本，存入新興技術標簽庫；提取待識別專利的摘要作為技術描述文本，通過文本表征模型對該技術描述文本進行表征，得到專利表征向量；將專利表征向量與新興技術標簽庫中相同年份的關聯(lián)文本進行匹配；分別求得專利表征向量與關聯(lián)文本中表征向量的相似度，得到最大相似度；構建不同年份下的相似度統(tǒng)計曲線，按照對應的統(tǒng)計分布獲取置信度足夠的部分作為新興技術。本發(fā)明解決了現(xiàn)有新興技術分類方法通過專家知識標記新興技術的問題，提升了方法的信度。

本發(fā)明授權一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于新興技術標簽庫的新興技術識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取待研究領域不同年份的新興技術文檔；提取各新興技術文檔中的技術關鍵詞和時間，通過技術關鍵詞獲取技術描述，通過文本表征模型對技術描述進行表征，得到表征向量，從而形成多條時間-技術關鍵詞-技術描述-表征向量的關聯(lián)文本，存入新興技術標簽庫； 提取待識別專利的摘要作為技術描述文本，通過文本表征模型對該技術描述文本進行表征，得到對應的專利表征向量； 將所有專利表征向量按照年份進行分類，將專利表征向量與新興技術標簽庫中相同年份的關聯(lián)文本進行匹配；分別求得專利表征向量與匹配的關聯(lián)文本中所有表征向量的相似度，以相似度的最大值作為該專利表征向量的最大相似度；根據(jù)獲取的最大相似度，構建不同年份下的相似度統(tǒng)計曲線，進而選取達到預設置信度的待識別專利標識為新興技術； 所述文本表征模型為預訓練好的bert模型，所述bert模型的訓練過程如下： 對新興技術標簽庫中的技術描述文本進行預處理；具體為：對技術描述文本進行掩碼處理，即將文本中的部分單詞轉(zhuǎn)換為掩碼；針對被掩碼的數(shù)據(jù)，將其中一部分替換為掩碼標簽，一部分隨機替換為其他單詞，剩下的保持不變；最后對文本進行補零，以滿足bert模型的維度需求； 采用bert模型對預處理后的技術描述文本進行處理，同時通過交叉熵函數(shù)獲得bert模型的損失并根據(jù)損失進行反向傳播，從而對bert模型進行訓練；當bert模型的損失滿足要求時，停止訓練，得到初步訓練的bert模型； 獲取待研究領域的專利摘要文本，采用與上述技術描述文本相同的方法，通過專利摘要文本對初步訓練的bert模型再進行訓練，得到訓練好的bert模型； bert模型對輸入文本的處理方式為： bert模型從輸入文本中提取出單詞信息、單詞在句子中的位置信息、單詞所屬句子是否是第一句話的信息，并處理為三維數(shù)據(jù)；進而通過多頭注意力機制將三維數(shù)據(jù)中的信息結合在一起，得到單詞的表征向量；最后通過gelu激活函數(shù)將單詞的表征向量映射為單詞的詞向量信息，將單詞的詞向量信息組合為文本的表征向量，即bert模型的輸出信息。

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