基于GTM和指标评估的技术机会智能识别与预测方法

文献类型： 中文期刊

第一作者： 张辉

作者： 张辉;姚茹;赵静娟;贾倩;齐世杰;串丽敏

作者机构：

关键词： 技术创新;GTM模型;指标特征;技术机会识别;技术机会预测;自然语言处理;深度学习

期刊名称： 情报杂志

ISSN： 1002-1965

年卷期： 2025 年 44 卷 011 期

页码： 136-145

收录情况： 北大核心 ; CSSCI

摘要： [研究目的]准确识别技术创新机会,能够为政府部门制定学科发展政策、优化科研资助方向提供决策参考,为科研机构和企业优化科研布局、推动技术研发与科技创新提供方向指引.[研究方法]基于自然语言处理技术、深度学习、生成式拓扑映射(Generative Topographic Mapping,GTM)等方法,对学术文献内容进行挖掘与分析,识别关键技术词语与技术空白组合,并从可用性、新颖性、增长性、关联性、共现性等5个维度对技术空白组合的创新机会进行科学合理的评估,并选取基因编辑技术在作物育种中的技术机会进行识别与预测.[研究结果/结论]研究结果表明,基因功能和调控机理的研究策略,抗病解析和非生物胁迫分子遗传生物学的完整研究链条,基因功能解析、调控机制以及植物对生物逆境的响应等方向,具有较高的技术创新机会,验证了方法的可行性,为揭示基因编辑技术在作物育种领域发展趋势及技术创新提供了支撑.

分类号： G353.1

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