引入语义引用信息的专利创新性测度研究
摘 要：［目的/意义］专利的创新性测度是专利技术质量评价的关键。基于传统引用的专利创新性测度仅考虑物理引用的外部特征，无法充分反映发明创造过程中真实的知识吸收过程。引入语义引用信息的专利创新性测度有助于更为全面、准确地揭示专利的知识和技术基础，为细粒度的专利创新评价提供支持。［方法/过程］本研究首先运用规则和句法分析抽取相关专利和论文中的知识元；其次，利用Sentence-BERT和Word2vec模型进行知识元的向量化，并计算向量的余弦相似度以确定专利语义引用；然后，从科学和技术知识吸收的数量、质量、广度维度，以及技术影响的数量和质量维度实现专利创新性测度；最后，选取量子计算领域进行了实证研究。（剩余16240字）