〔摘要〕技術(shù)演化分析是專利分析的重要內(nèi)容之一，為國家科技規(guī)劃、企業(yè)研發(fā)戰(zhàn)略提供決策支持。首先總結(jié)了技術(shù)演化分析方法的現(xiàn)狀，根據(jù)分析對(duì)象將其大致分為3類：基于專利分類號(hào)的技術(shù)演化分析、基于專利引用關(guān)系的技術(shù)演化分析和基于專利文本內(nèi)容的技術(shù)演化分析。接著分析了各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上提出專利文本與引文結(jié)合的技術(shù)演化分析的觀點(diǎn)，并進(jìn)行了可行性探討。最后就專利文本與引文結(jié)合的技術(shù)演化分析方法的研究思路提出建議。

〔關(guān)鍵詞〕技術(shù)演化；專利文本挖掘；專利引文分析；專利分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.10.040

〔中圖分類號(hào)〕G250.2〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2013）10-0172-05

1技術(shù)演化分析概念及其意義

技術(shù)演化這一概念目前尚沒有明確的定義，不同的人有不同的認(rèn)識(shí)和理解。王敏等[1]從演化的概念出發(fā)給出了技術(shù)演化的定義：所謂技術(shù)演化是指技術(shù)隨著時(shí)間變化的過程，技術(shù)演化分析即是對(duì)技術(shù)變化過程的發(fā)現(xiàn)與描述，進(jìn)而進(jìn)行技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)等內(nèi)容。全面、深入和準(zhǔn)確地掌握技術(shù)演化發(fā)展情況無論是對(duì)國家提高自主創(chuàng)新能力還是企業(yè)增強(qiáng)自身的國際競(jìng)爭(zhēng)力都具有十分重要的作用。具體來說掌握技術(shù)演化情況具有以下重要意義：（1）從國家的角度來說，可以為科研管理決策提供支持，比如制定科學(xué)技術(shù)發(fā)展規(guī)劃，優(yōu)化政府對(duì)研發(fā)項(xiàng)目的投資；為國家的技術(shù)引進(jìn)決策提供支持[2]。（2）從企業(yè)的角度來說，可以預(yù)測(cè)行業(yè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)；促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；為制定企業(yè)的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略提供決策支持，比如企業(yè)的研發(fā)方向，研發(fā)創(chuàng)新費(fèi)用的合理分配[3]。（3）從科研的角度來說，有助于啟發(fā)技術(shù)人員的思路、激發(fā)新的創(chuàng)意，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)新的技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)方向和技術(shù)手段，對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)等[3-4]。

專利文獻(xiàn)是科學(xué)技術(shù)的寶庫，是技術(shù)情報(bào)的物質(zhì)載體，它涉及所有技術(shù)領(lǐng)域的最新、最活躍的創(chuàng)新技術(shù)信息，蘊(yùn)含豐富的技術(shù)情報(bào)，可以說專利文獻(xiàn)提供了技術(shù)情報(bào)的最佳情報(bào)源[5]。據(jù)世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）統(tǒng)計(jì)，專利信息是世界上最大的公開技術(shù)信息源之一，它包含了世界上90%～95%的技術(shù)信息，并且技術(shù)信息的公開要比其他載體早1～2年?？偟膩碚f，相比其他信息資源，專利文獻(xiàn)具有內(nèi)容新穎、系統(tǒng)詳盡、格式規(guī)范、分類科學(xué)等特點(diǎn)，是一種理想的技術(shù)演化分析對(duì)象[6]，利用專利文獻(xiàn)可以有效地揭示相關(guān)技術(shù)的演進(jìn)發(fā)展情況。

世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織發(fā)布的全球PCT申請(qǐng)數(shù)據(jù)顯示專利數(shù)量巨大并且申請(qǐng)量有逐年增加。同時(shí)，由于技術(shù)領(lǐng)域不斷交叉滲透、技術(shù)創(chuàng)新的速度加快、技術(shù)創(chuàng)新過程更加復(fù)雜和新技術(shù)的日益細(xì)化及多樣化[7-8]，對(duì)專利技術(shù)演化分析提出了越來越高的挑戰(zhàn)與要求。如何有效地對(duì)專利文獻(xiàn)進(jìn)行分析，更加全面、深入和準(zhǔn)確了解技術(shù)演化過程與趨勢(shì)顯得十分迫切。時(shí)代在呼喚更好的專利技術(shù)演化分析方法。據(jù)此，在總結(jié)了目前專利技術(shù)演化分析方法優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出將專利文本與引文相結(jié)合分析技術(shù)演化的觀點(diǎn)，并驗(yàn)證了該觀點(diǎn)的可行性，希望將此觀點(diǎn)與同行一同分享和討論。

2專利技術(shù)演化分析的現(xiàn)狀

技術(shù)演化具有豐富的內(nèi)涵，既包括特定技術(shù)的發(fā)展變化趨勢(shì)，也包括技術(shù)領(lǐng)域中各要素技術(shù)之間的相互作用和共同發(fā)展的過程[1]。根據(jù)技術(shù)演化的內(nèi)涵，廣泛閱讀了相關(guān)專利分析文獻(xiàn)，得知發(fā)展至今已有多種技術(shù)演化分析方法，包括TRIZ法[9]、形態(tài)分析法[10]、專家咨詢法[11]、技術(shù)生命周期法[12-13]、專利引文分析法[14-17]、技術(shù)范式與技術(shù)軌道[18]等。陳亮等人[19]已對(duì)這些分析方法做了進(jìn)行過詳細(xì)的闡述。本文是根據(jù)技術(shù)演化分析方法利用的專利文獻(xiàn)中的不同信息將目前專利技術(shù)演化分析的方法分為以下3類：基于專利分類號(hào)的技術(shù)演化分析、基于專利引用關(guān)系的技術(shù)演化分析和基于專利文本的技術(shù)演化分析，在總結(jié)利用不同信息的分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)之后，提出結(jié)合專利引文信息與文本信息的技術(shù)演化分析的觀點(diǎn)，并就其研究思路給予建議。

2.1基于專利分類號(hào)的技術(shù)演化分析

專利分類號(hào)是對(duì)專利技術(shù)內(nèi)容的反映，在時(shí)間軸上，通過對(duì)專利分類號(hào)及其相關(guān)信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，比如對(duì)專利分類號(hào)所屬專利進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計(jì)、分類號(hào)的頻次分析、共現(xiàn)分析，可以揭示某技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)演化過程。

基本的分析方法有統(tǒng)計(jì)專利分類號(hào)（IPC分類號(hào)、德溫特手工代碼等）隨年份的變化揭示技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，如劉立和王博[20]基于時(shí)間統(tǒng)計(jì)數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)相關(guān)專利的德溫特分類代碼，分析了數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展變化概況。在隨年份變化的統(tǒng)計(jì)分析中可引入技術(shù)生命周期分析方法，用來判斷某項(xiàng)技術(shù)所處的發(fā)展階段和預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)。李春燕[12]在2012年總結(jié)了專利技術(shù)生命周期分析方法，指出不同方法的適用條件，包括S曲線、技術(shù)指標(biāo)法、相對(duì)增長(zhǎng)率法、技術(shù)生命周期圖法和TCT計(jì)算法，具體內(nèi)容可以詳見其論文。通過設(shè)置時(shí)間窗口并比較各時(shí)間窗口之間專利分類號(hào)的變化也是一種方法。代表性的有龔勛等[21]按年份設(shè)置幾個(gè)時(shí)間窗口，統(tǒng)計(jì)并比較時(shí)間窗口中IPC分類號(hào)的變化來分析汽車關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展變化。

另外，專利號(hào)共現(xiàn)分析，也即共類分析假設(shè)共同出現(xiàn)的專利號(hào)具有一定的關(guān)聯(lián)性，可以用來研究技術(shù)的發(fā)展，包括技術(shù)的融合、分化、技術(shù)主題的變遷。如K.Suzuki[22]利用IPC分類號(hào)共現(xiàn)來研究技術(shù)發(fā)展中融合。欒春娟[23]構(gòu)建專利號(hào)共現(xiàn)矩陣，劃分多個(gè)時(shí)間段，分別作共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖并進(jìn)行對(duì)比分析，從而發(fā)現(xiàn)太陽能關(guān)鍵技術(shù)的演化。

除此之外，近來有人提出了基于專利著錄項(xiàng)中結(jié)構(gòu)化信息的新的技術(shù)發(fā)展演化分析方法，值得關(guān)注。如2012年Sunghae Jun和Seung-Joo Lee[24]結(jié)合統(tǒng)計(jì)推理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，利用著錄項(xiàng)中的IPC分類號(hào)構(gòu)建了預(yù)測(cè)新興技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并根據(jù)專利技術(shù)的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。盡管如此，但基于專利分類號(hào)的分析方法沒有深入到專利文本內(nèi)容，所以往往是宏觀和表面的，而且不夠直觀，很難通過這種分析方法了解詳細(xì)、深入的技術(shù)發(fā)展演化過程以及趨勢(shì)。

2.2基于專利引用關(guān)系的技術(shù)演化分析

是根據(jù)專利之間的引用關(guān)系分析專利技術(shù)的演進(jìn)發(fā)展情況。專利引用關(guān)系本身就在一定程度上代表了專利技術(shù)之間的演進(jìn)關(guān)系，可以通過研究專利之間的引用關(guān)系及其規(guī)律，探求技術(shù)與技術(shù)之間的聯(lián)系和發(fā)展規(guī)律。正是具有該優(yōu)勢(shì)，基于專利引用關(guān)系的技術(shù)演化分析研究獲得國內(nèi)外學(xué)者青睞，有關(guān)研究人員對(duì)其進(jìn)行了大量研究工作，研究?jī)?nèi)容主要在構(gòu)建專利引文網(wǎng)絡(luò)和如何對(duì)專利引文網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。

陳亮等[19]在2012年對(duì)構(gòu)建專利引文網(wǎng)絡(luò)和引文網(wǎng)絡(luò)分析方法做了較好的總結(jié)，指出目前引文網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建主要是基于直接引用、共被引、引文耦合，以及當(dāng)前的專利引文網(wǎng)絡(luò)分析方法，主要分為：（1）引文聚類，并分析聚簇之間的關(guān)系以及隨時(shí)間發(fā)展變化。（2）識(shí)別專利引文網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)流動(dòng)主路徑以及繪制技術(shù)演化軌跡。（3）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法。

舉例來說，2008年侯彼蓉等[14]提出基于引文路徑分析的專利技術(shù)演進(jìn)圖的繪制，并以醫(yī)學(xué)內(nèi)窺鏡專利技術(shù)進(jìn)行了實(shí)證研究。2009年Changwoo Choi和Yongtae Park[15]在其論文中提出一種利用專利引用網(wǎng)絡(luò)對(duì)技術(shù)發(fā)展過程進(jìn)行分析的方法，可以分析技術(shù)變化、確認(rèn)技術(shù)發(fā)展路徑，以及預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展方向。2010年張樹良等[16]在分析國際半導(dǎo)體照明材料專利技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)時(shí)，提出了基于專利引用關(guān)系的專利技術(shù)追蹤與演進(jìn)分析方法，首先根據(jù)被引次數(shù)找到重要專利，再利用重要專利的專利回溯引證和被后來專利引證進(jìn)行追蹤與演化分析。2011年張杰、崔靖、翟東升和肖艷[17]首先基于專利引用關(guān)系繪制了專利引文網(wǎng)絡(luò)圖，在此基礎(chǔ)上向網(wǎng)絡(luò)添加專利節(jié)點(diǎn)的時(shí)間信息，了解技術(shù)的發(fā)展過程與趨勢(shì)。

另外研究相對(duì)較少但簡(jiǎn)單的一種方法是通過統(tǒng)計(jì)專利引用量的變化趨勢(shì)來把握技術(shù)處于的不同生命周期階段[25]。這種分析方法中，常用兩種分析指標(biāo)：前向引用和后向引用。根據(jù)前向引用數(shù)量上的變化能夠捕捉技術(shù)生命周期由萌芽期進(jìn)入成長(zhǎng)期。根據(jù)后向引用數(shù)量上的變化能夠捕捉技術(shù)從萌芽期進(jìn)入成長(zhǎng)期和從成長(zhǎng)期進(jìn)入成熟期。

雖然專利引用關(guān)系對(duì)于發(fā)現(xiàn)不同專利技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)和專利技術(shù)發(fā)展演化過程確實(shí)是一個(gè)很好的方法。但基于專利引用關(guān)系的技術(shù)演化分析也存在不少缺陷，主要有：（1）專利引用本身可能不完整，很難全面把握專利之間的關(guān)系；（2）引用關(guān)系分析同樣沒有深入到文本，不能發(fā)現(xiàn)專利之間的潛在關(guān)系。

2.3基于專利文本的技術(shù)演化分析

基于專利文本的技術(shù)演化分析是指利用專利文本內(nèi)容，如摘要、背景、技術(shù)說明說、權(quán)力項(xiàng)等，通過人工閱讀或利用文本挖掘技術(shù)的方式進(jìn)行技術(shù)演化分析。本文主要是指利用文本挖掘技術(shù)挖掘?qū)＠奈恼?、技術(shù)說明書等文本內(nèi)容中的文本信息并以此進(jìn)行的技術(shù)演化分析，不包括通過人工閱讀專利文本來分析技術(shù)演化。文本挖掘，又稱為文本數(shù)據(jù)挖掘或文本知識(shí)發(fā)現(xiàn)，可以從大規(guī)模文本庫中抽取隱含的、以前未知的、潛在有用的模式或知識(shí)。應(yīng)用文本挖掘技術(shù)從專利文獻(xiàn)中挖掘技術(shù)演化情況是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)[26]。

詞頻統(tǒng)計(jì)是常用的方法。該方法需要首先利用文本挖掘技術(shù)從專利的文摘、技術(shù)說明書等文本內(nèi)容中提取技術(shù)術(shù)語。之后詞頻統(tǒng)計(jì)的方法與專利分類號(hào)統(tǒng)計(jì)的方法類似，即統(tǒng)計(jì)技術(shù)術(shù)語隨時(shí)間的變化情況進(jìn)而分析技術(shù)主題的發(fā)展趨勢(shì)和識(shí)別新興技術(shù)主題。值得一提的是Chen等[13]在2010年從比較新穎的角度探討了將生命周期曲線應(yīng)用在詞頻統(tǒng)計(jì)上用以預(yù)測(cè)技術(shù)主題的發(fā)展趨勢(shì)。

另外利用空間向量等模型，計(jì)算專利之間的相似性，并在此基礎(chǔ)上分析技術(shù)演化。主要分為兩種方法：一是構(gòu)建專利網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行技術(shù)演化分析。2004年Byungun Yoon和Yongtae Park[27]提出了一種基于文本挖掘的專利信息分析方法，生成專利網(wǎng)絡(luò)圖，用來分析技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，這是奠基性的一篇研究。二是在計(jì)算專利之間的相似性后，進(jìn)行專利文本聚類，進(jìn)而進(jìn)行技術(shù)主題及其演化分析。就這一方法，值得關(guān)注的是2009年Young Gil Kim等[28]在分析新興技術(shù)主題時(shí)將聚類結(jié)果與專利申請(qǐng)時(shí)間相結(jié)合，提出了一種關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法，該方法首先對(duì)專利文本進(jìn)行聚類，再根據(jù)不同聚簇關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，結(jié)合關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)時(shí)間，構(gòu)建關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)，可以較為清晰的展示技術(shù)主題變化過程。但該論文的方法具有循環(huán)論證之嫌等一些缺點(diǎn)，因此2011年方曙等[6]根據(jù)其缺點(diǎn)進(jìn)行了改進(jìn)研究。

最后，詞頻分析、專利網(wǎng)絡(luò)和專利文本聚類等都可以通過劃分多個(gè)時(shí)間窗口進(jìn)行比較分析來揭示技術(shù)的演化和發(fā)展趨勢(shì)。如許？等[29]利用文本挖掘技術(shù)首先繪制了ICT領(lǐng)域的技術(shù)關(guān)聯(lián)圖，接著為了考察ICT領(lǐng)域技術(shù)的動(dòng)態(tài)變化，分時(shí)間段繪制了不同時(shí)期的技術(shù)關(guān)聯(lián)圖來考察技術(shù)的動(dòng)態(tài)變化。也有人將時(shí)間劃分為時(shí)間片段，對(duì)各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的主題詞統(tǒng)計(jì)進(jìn)而對(duì)比各時(shí)間段主題詞的變化來分析技術(shù)主題變化[30]。

專利文本分析深入到了專利文本信息，揭示的信息較為詳細(xì)，而且在表達(dá)上更加直觀，利于分析人員理解與解釋，但是也存在一些不足之處，具有相對(duì)較高的計(jì)算成本，在專利文本特征表示時(shí)會(huì)遺失專利文本信息、文本信息的模糊性等。

3結(jié)合專利文本與引文的技術(shù)演化分析觀點(diǎn)的提出

3.1觀點(diǎn)的提出

以上3類方法都利用專利的不同內(nèi)容為對(duì)象進(jìn)行分析，在分析的過程中，可與適當(dāng)分析方法結(jié)合，比如基于專利號(hào)的分析方法可以利用技術(shù)生命周分析方法、也可以利用共現(xiàn)分析方法，在專利引用網(wǎng)絡(luò)分析中可進(jìn)行技術(shù)軌道識(shí)別來分析技術(shù)演化，形態(tài)分析法建立在文本分析的基礎(chǔ)之上。無論在分析時(shí)具體使用什么方法，3類方法各有自己的優(yōu)缺點(diǎn)?；趯＠诸愄?hào)的技術(shù)演化分析對(duì)于在宏觀層面上了解技術(shù)演化發(fā)展趨勢(shì)等較為有效，并且簡(jiǎn)單易用，但相對(duì)較為宏觀和表面，且不直觀，不能滿足現(xiàn)今對(duì)專利情報(bào)越來越深入、詳細(xì)需求。利用專利引用關(guān)系進(jìn)行技術(shù)演化分析，在發(fā)現(xiàn)技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)、分析技術(shù)演化過程以及預(yù)測(cè)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)上具有優(yōu)勢(shì)?；趯＠谋緝?nèi)容的技術(shù)演化分析可以深入到專利的“質(zhì)”，可以發(fā)現(xiàn)專利文獻(xiàn)之間潛在的關(guān)聯(lián)，也是分析技術(shù)演化的有效方法，并且其分析直觀。因此，如果有效結(jié)合專利中的文本信息和引用信息，可以達(dá)到信息互補(bǔ)，獲得更準(zhǔn)確和深入的描繪出技術(shù)演化情況。

比如，在文獻(xiàn)[2]中，作者利用專利引用網(wǎng)絡(luò)較為詳細(xì)地分析技術(shù)發(fā)展過程，但其用專利號(hào)作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，技術(shù)發(fā)展圖表現(xiàn)的不直觀，不易解讀。如果在技術(shù)發(fā)展圖中融入專利文本信息，將能使其更加直觀，有利于有效地發(fā)現(xiàn)技術(shù)發(fā)展路徑、技術(shù)分布結(jié)構(gòu)、技術(shù)機(jī)會(huì)點(diǎn)等。而且，在確定技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)時(shí)，單獨(dú)的引文不能發(fā)現(xiàn)專利文獻(xiàn)之間潛在的關(guān)聯(lián)，如果融入文本信息的可以提高準(zhǔn)確性和全面性。

Young Gil Kim等[28]摒棄了專利引文分析的方法，從專利文本中提取關(guān)鍵詞，然后使用k-means算法將專利聚類，根據(jù)聚類結(jié)果構(gòu)建了關(guān)鍵詞的語義網(wǎng)絡(luò)，最后結(jié)合專利申請(qǐng)日期建立了專利地圖，呈現(xiàn)技術(shù)動(dòng)態(tài)發(fā)展過程，并用此來預(yù)測(cè)新興技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。如果對(duì)專利聚類時(shí)融入專利引用信息，或可提高聚類的質(zhì)量，使得基于聚類結(jié)果構(gòu)建的關(guān)鍵詞語義網(wǎng)絡(luò)會(huì)更加準(zhǔn)確和完整。

3.2專利文本與引文結(jié)合的技術(shù)演化分析可行性探討事實(shí)上，將文本信息與引用信息結(jié)合在一起也并非新的想法，在其他方面也有應(yīng)用。比如利用這一想法來提高信息檢索性能[31]；在學(xué)科結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)上，F(xiàn)rizo Janssens等[32]在基于論文的信息科學(xué)（IS）結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)時(shí)使用了混合文本信息和引用信息的聚類算法，并發(fā)現(xiàn)獲得的結(jié)果比僅僅利用引用信息或者文本信息進(jìn)行聚類的效果要好；在分析期刊集的領(lǐng)域分布與結(jié)構(gòu)圖上，Liu等[33]提出了將文本內(nèi)容與引用信息結(jié)合的聚類算法；Wolfgang Glnzel[34]采用了支持向量機(jī)模型，在計(jì)算論文相似度時(shí)使用將文本信息與引用信息結(jié)合，并在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行聚類，得到論文集的主題分布圖。以上提及的文本信息與引用信息結(jié)合發(fā)生在在聚類的層面，進(jìn)而可以更好的分析學(xué)科結(jié)構(gòu)、研究主題等。由于上述分析對(duì)象與專利文獻(xiàn)具有相似性，因此這一想法完全可以借鑒到專利分析（包括技術(shù)演化分析）中來。

最近在專利技術(shù)演化分析中少數(shù)人也做過一些嘗試。比如2012年Ssu-Han Chen等[35]在研究專利技術(shù)演化的一篇論文中提出一種融入時(shí)間信息的專利引用網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)演化分析方法，并且為幫助分析人員更好的理解和分析結(jié)果，使用文本挖掘技術(shù)從專利題目和摘要中抽取關(guān)鍵詞，為每個(gè)聚簇生成技術(shù)主題，從而使技術(shù)演化分析更加直觀和有效。該方法可以說是一種偉大的嘗試，其充分利用了文內(nèi)容的直觀表達(dá)能力和引用關(guān)系的在技術(shù)演化上的天然優(yōu)勢(shì)，為專利技術(shù)演化分析提供了好的思路。

根據(jù)以上相關(guān)研究，本文認(rèn)為在專利文本與引用結(jié)合的技術(shù)演化分析方法研究具有可行性，可以從以下兩個(gè)角度進(jìn)行研究：（1）文本信息與引文信息的底層融合。具體有融合專利內(nèi)容和引用信息的專利之間技術(shù)相關(guān)性計(jì)算（如根據(jù)專利內(nèi)容的相關(guān)性判斷引用的是否有效）、專利文獻(xiàn)聚類的改進(jìn)等。（2）分析過程中的結(jié)合。具體有以引文分析為基礎(chǔ)，融入文本信息方便理解和解釋（如Ssu-Han Chen提出的方法）；以專利文本分析為基礎(chǔ)，融入引用關(guān)系描述專利之間技術(shù)流動(dòng)關(guān)系。

4結(jié)束語

專利文獻(xiàn)數(shù)量巨大且數(shù)量不斷增長(zhǎng)，同時(shí)技術(shù)領(lǐng)域不斷交叉滲透、新技術(shù)的日益細(xì)化及多樣化，對(duì)專利技術(shù)演化分析提出了越來越高的挑戰(zhàn)與要求。總結(jié)不同專利技術(shù)演化分析方法優(yōu)缺點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)專利引用關(guān)系可以很好描述技術(shù)流動(dòng)過程，而專利文本分析能深入到專利文獻(xiàn)的內(nèi)容，如果將兩者結(jié)合可以彌補(bǔ)各自的不足，充分利用兩者的優(yōu)勢(shì)。因此本文認(rèn)為將專利文本信息與引用信息結(jié)合的技術(shù)演化分析方法是應(yīng)對(duì)時(shí)代挑戰(zhàn)不錯(cuò)的研究方向。具體來說，可以從兩個(gè)角度對(duì)其進(jìn)行研究：文本信息與引文信息的底層融合和分析過程中的結(jié)合。

參考文獻(xiàn)

[1]王敏，銀路.技術(shù)演化的集成研究及新興技術(shù)演化[J].科學(xué)學(xué)研究，2008，26（3）：466-471.

[2]Changwoo Choi，Yongtae Park.Monitoring the organic structure of technology based on the patent development paths[J].Technological Forecasting Social Change，2009，76（6）：754-768.

[3]呂義超，劉紅光.國內(nèi)專利情報(bào)分析研究綜述[C].鎮(zhèn)江：《圖書情報(bào)工作》雜志社，2010：221-226.

[4]徐丹丹.專利文本聚類分析及可視化研究[D].南京：南京理工大學(xué)，2009：1-2.

[5]王慶民.專利信息的情報(bào)功能和專利情報(bào)分析[J].現(xiàn)代情報(bào)，2007，27（7）：223-225.

[6]方曙，胡正銀，龐弘，等.基于專利文獻(xiàn)的技術(shù)演化分析方法研究[J].圖書情報(bào)工作，2011，55（22）：42-46.

[7]王日芬，徐丹丹，李飛.專利信息內(nèi)容挖掘及其試驗(yàn)研究[J].現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)，2008，（12）：59-65.

[8]曲軍偉，喬曉東，桂婕.自組織映射在專利文本聚類中的應(yīng)用研究[J].數(shù)字圖書館論壇，2010，（9）：13-19.

[9]程序，于海燕.TRIZ理論在專利技術(shù)路線圖制定中的應(yīng)用研究[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2012，31（10）：1045-1051.

[10]徐峰，冷伏海.專利技術(shù)形態(tài)分析方法研究進(jìn)展[J].圖書情報(bào)工作，2010，54（10）：54-57.

[11]包昌火.情報(bào)研究方法論[M].北京：科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社，1990.

[12]李春燕.基于專利信息分析的技術(shù)生命周期判斷方法[J].現(xiàn)代情報(bào)，2012，32（2）：98-101.

[13]Yu-Heng Chen，Chia-Yon Chen，Shun-Chung Lee.Technology forecasting of new clean energy：The example of hydrogen energy and fuel cell[J].African Journal of Business Management，2010，4（7）：1372-1380.

[14]侯彼蓉，司有和，吳海燕.基于引文路徑分析的專利技術(shù)演進(jìn)圖制作的實(shí)證研究——以醫(yī)學(xué)內(nèi)窺鏡專利分析為例[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2008，27（5）：788-792.

[15]Changwoo Choi，Yongtae Park.Monitoring the organic structure of technology based on the patent development paths[J].Technological Forecasting Social Change，2009，（76）：754-768.

[16]張樹良，王金平，趙亞娟.國際半導(dǎo)體照明材料專利技術(shù)發(fā)展態(tài)勢(shì)分析[J].功能材料，2010：184-185.

[17]張杰，崔靖，翟東升，等.SNA在專利分析中的應(yīng)用研究[J].科技管理研究，2011，（7）：168-171.

[18]楊中楷，劉佳.基于專利引文網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)軌道識(shí)別研究——以太陽能光伏電池板領(lǐng)域?yàn)槔齕J].科學(xué)學(xué)研究，2011，29（9）：1311-1317.

[19]陳亮，張志強(qiáng).技術(shù)演化研究方法進(jìn)展分析[J].圖書情報(bào)工作，2012，56（17）：59-65.

[20]劉立，王博.基于專利情報(bào)分析的數(shù)控機(jī)床產(chǎn)業(yè)研究[J].科技管理研究，2010，（15）：149-152.

[21]龔勛，韓彩云，許雯燕.汽車產(chǎn)業(yè)專利總體態(tài)勢(shì)及關(guān)鍵專利技術(shù)IPC研究[J].經(jīng)濟(jì)與法制，2007，（12）：251-252.

[22]Suzuki K，Sakata J，Hosoya J.An empirical analysis on progress of technology fusion[C]∥Digital Information Management，2008.ICDIM 2008.Third International Conference on.IEEE，2008：937-939.

[23]欒春娟.基于專利共現(xiàn)的全球太陽能技術(shù)網(wǎng)絡(luò)及關(guān)鍵技術(shù)演化分析[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2013，32（1）：68-79.

[24]Sunghae Jun，Seung-Joo Lee.Emerging Technology Forecasting Using New Patent Information Analysis[J].International Journal of Software Engineering and Its Applications，2012，6（3）：107-115.

[25]黃魯成，歷妍.基于專利的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)評(píng)價(jià)系統(tǒng)[J].系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)，2010，19（4）：383-388.

[26]趙蘊(yùn)華，桂婕，張運(yùn)良，等.基于深度標(biāo)引的專利文本挖掘框架研究[J].數(shù)字圖書館論壇，2008，54（11）：1-5.

[27]Byungun Yoon，Yongtae Park.A text-mining-based patent network：Analytical tool for high-technology trend[J].Journal of High Technology Management Research，2004，15（1）：37-50.

[28]Young Gil Kim，Jong Hwan Suh，Sang Chan Park.Visualization of patent analysis for emerging technology[J].Expert Systems with Applications，2008，34（3）：1804-1812.

[29]許，崔海云，曹贊華，等.基于文本挖掘技術(shù)的ICT領(lǐng)域技術(shù)關(guān)聯(lián)度分析[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，33（2）：201-207.

[30]貢金濤，楊帥，魏曉峰.基于專利詞頻和信息可視化的特定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析——以通用風(fēng)力發(fā)電技術(shù)為例[J].現(xiàn)代情報(bào)，2013，33（3）：109-114.

[31]PA VEL CALADO，BERTHIER RIBEIRO-NETO，NIVIO ZIVIANI，et al.Local Versus Global Link Information in the Web[J].ACM Transactions on Information Systems，2003，21（1）：1-22.

[32]Frizo Janssens，Wolfgang Glnzel，Bart De Moor.A hybrid mapping of information science[J].Scientometrics，2008，75（3）：607-631.

[33]Xinhai Liu，Shi Yu，Yves Moreau，et al.Hybrid Clustering of Text Mining and Bibliometrics Applied to Journal Sets[J].Society for Industrial and Applied Mathematics，2009：49-60.

[34]Wolfgang Glnzel.Bibliometric methods for detecting and analysing emerging research topics[J].El profesional de la información，2012，21（2）：194-201.

[35]Ssu-Han Chen，Mu-Hsuan Huang，Dar-Zen Chen.Identifying and visualizing technology evolution：A case study of smart grid technology[J].Technologiccal Forecasting Social Change，2012，79（6）：1099-1110.

（本文責(zé)任編輯：馬卓）