图书情报工作 ›› 2015, Vol. 59 ›› Issue (7): 123-131.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2015.07.017

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个性化语义TRIZ构建研究

胡正银1,2, 方曙1, 张娴1,2, 文奕1, 梁田1   

  1. 1. 中国科学院成都文献情报中心 成都 610041;
    2. 中国科学院大学 北京 100049
  • 收稿日期:2015-01-30 修回日期:2015-03-20 出版日期:2015-04-05 发布日期:2015-04-05
  • 作者简介:胡正银(ORCID:0000-0002-5699-9891),副研究员,博士研究生,E-mail:huzy@clas.ac.cn;方曙(ORCID:0000-0003-4584-7574),研究员,博士生导师;张娴(ORCID:0000-0002-6297-1190),副研究员,博士研究生;文奕(ORCID:0000-0001-9871-1035),副研究员,博士研究生;梁田(ORCID:0000-0002-3836-7436),助理研究员,博士研究生.
  • 基金资助:

    本文系中国科学院知识产权信息服务专项(项目编号:KFJ-EW-STS-032)及中国科学院西部之光项目"基于本体的专利文献技术挖掘系统研究与实践"研究成果之一.

Study on Personalized Semantic TRIZ

Hu Zhengyin1,2, Fang Shu1, Zhang Xian1,2, Wen Yi1, Liang Tian1   

  1. 1. Chengdu Document and Information Centre, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041;
    2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
  • Received:2015-01-30 Revised:2015-03-20 Online:2015-04-05 Published:2015-04-05

摘要:

[目的/意义]研究构建个性化语义TRIZ的方法、流程与关键技术.该语义TRIZ可对专利中隐性技术信息进行深度揭示与语义关联.[方法/过程]设计一个开放性语义TRIZ框架.该框架从概念空间、索引空间、应用空间3个维度构建语义TRIZ;从微观层SAO、中观层技术主题、宏观层技术范畴3个层面描述语义TRIZ索引结构.基于该框架,以大口径光学元件专利为例构建领域个性化语义TRIZ.[结果/结论]针对中等规模专利数据集(数千条),本方法能有效地半自动构建领域个性化语义TRIZ,支持专利深度技术挖掘应用.

关键词: 语义TRIZ, 专利分析, 语义映射, 特征降维

Abstract:

[Purpose/significance] This paper proposes a personalized semantic TRIZ framework oriented to specific domain patents, which helps to mine latent information and build semantic association from patent documents. [Method/process] This framework constructs semantic TRIZ from three dimensions of concept space, index space and application space. It describes the structure of semantic TRIZ based on micro-meso-macro levels, which include SAO semantic unit, technology topics and technology domains. We select the field of large aperture optical elements for empirical analysis and construct the LAOE semantic TRIZ. [Result/conclusion] The result shows that this novel method can effectively construct semantic TRIZ and better support patent tech mining.

Key words: semantic TRIZ, patent analysis, semantic mapping, feature deduction

中图分类号: