| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 新兴技术弱信号感知评估方法 | 第10-16页 |
| 1.2.2 领域专利特征树构建方法 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 相关技术研究综述 | 第21-35页 |
| 2.1 数据清洗 ETL | 第21-23页 |
| 2.1.1 数据清洗功能 | 第21-22页 |
| 2.1.2 数据清洗工具 | 第22页 |
| 2.1.3 SSIS 数据清洗 ETL 的主要流程 | 第22-23页 |
| 2.2 文本挖掘理论 | 第23-24页 |
| 2.2.1 文本挖掘的主要内容 | 第23-24页 |
| 2.2.2 文本挖掘的实现工具 | 第24页 |
| 2.3 信息抽取与语义标注 | 第24-34页 |
| 2.3.1 信息抽取 | 第24-26页 |
| 2.3.2 语义标注 | 第26-29页 |
| 2.3.3 语义标注系统 | 第29-30页 |
| 2.3.4 语义标注工具-GATE | 第30-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 德温特专利元数据清洗整合 ETL | 第35-47页 |
| 3.1 德温特专利元数据清洗整合需求 | 第35页 |
| 3.2 德温特专利元数据清洗整合模型设计 | 第35-36页 |
| 3.3 德温特专利元数据清洗整合 ETL 策略 | 第36-38页 |
| 3.3.1 表达式清洗策略 | 第36页 |
| 3.3.2 循环清洗策略 | 第36-37页 |
| 3.3.3 基于脚本的清洗策略 | 第37-38页 |
| 3.3.4 标注策略 | 第38页 |
| 3.4 德温特专利元数据清洗整合实验 | 第38-45页 |
| 3.4.1 PN 字段清洗流程——表达式抽取策略实例 | 第39-40页 |
| 3.4.2 PD 字段清洗流程——循环抽取策略实例 | 第40-42页 |
| 3.4.3 CP 字段清洗流程——脚本抽取策略实例 | 第42-44页 |
| 3.4.4 CP 信息表标注过程——标注策略实例 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于德温特专利语义特征抽取的领域专利特征树构建 | 第47-73页 |
| 4.1 德温特专利领域专利特征树构建方案设计 | 第47-49页 |
| 4.1.1 德温特专利特征抽取思路 | 第47-48页 |
| 4.1.2 基于特征抽取的专利特征树构建方案设计 | 第48-49页 |
| 4.2 德温特专利特征抽取 | 第49-63页 |
| 4.2.1 SAO-C 结构抽取 | 第49-58页 |
| 4.2.2 基于 SAO-C 结构的语义特征深度标注 | 第58-62页 |
| 4.2.3 基于 SAO-C 标注的特征概念聚类 | 第62页 |
| 4.2.4 其他专利特征抽取 | 第62-63页 |
| 4.3 专利特征树构建 | 第63-66页 |
| 4.3.1 基础知识块构建 | 第63-64页 |
| 4.3.2 语义专利特征树构建 | 第64-65页 |
| 4.3.3 完整专利特征树构建 | 第65-66页 |
| 4.4 基于语义标注的专利特征树构建实验 | 第66-71页 |
| 4.4.1 数据集 | 第66-67页 |
| 4.4.2 语义特征标注 | 第67-69页 |
| 4.4.3 专利特征树构建 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 基于领域专利特征树的新兴技术弱信号识别 | 第73-83页 |
| 5.1 新兴技术弱信号识别机理 | 第73-75页 |
| 5.2 新兴技术弱信号识别方案设计 | 第75-77页 |
| 5.3 实验及分析 | 第77-82页 |
| 5.3.1 潜在弱信号确定 | 第77-78页 |
| 5.3.2 弱信号评估模型训练 | 第78-80页 |
| 5.3.3 弱信号评估模型测试 | 第80-82页 |
| 5.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
