基于机器学习的专利质量评价研究

doi:10.6049/kjjbydc.2020070265

科技进步与对策

2020, Vol. 37

Issue (24): 116-124 DOI: 10.6049/kjjbydc.2020070265

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基于机器学习的专利质量评价研究

李欣,范明姐,黄鲁成

（北京工业大学经济与管理学院，北京100124）

Research on Patent Quality Evaluation Using Machine Learning

Li Xin,Fan Mingjie,Huang Lucheng

（School of Economic and Management, Beijing University of Technology, Beijing 100124，China）

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摘要随着专利数量的迅猛增长，专利质量问题日益凸显，专利质量评价成为学者关注焦点。面对海量专利数据，如何构建有效的专利质量评价方法，实现对专利质量的准确评价和分类是一项急迫的工作。首先，通过对国内外相关专利质量评价研究进行系统调研和梳理，提出一种新的专利质量评价指标体系；其次，根据新的专利质量评价指标体系，构建一种基于机器学习的专利质量评价方法；最后，以人工智能技术专利为例进行实证研究。结果表明，有效综合利用专利技术性、经济性、法定性和主体性评价指标，有助于更加全面、深入地评价专利质量；基于机器学习的专利质量评价方法能够迅速对专利进行分类并识别高质量专利，从而提高专利质量评价结果深度，为实现大规模专利质量分类评价智能化提供可能。

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关键词 ：机器学习, 专利质量, 评价, 指标体系, 人工智能

收稿日期: 2020-09-28

ZTFLH:

G306

基金资助:国家自然科学基金面上项目（71673018）

作者简介: 李欣（1980—），男，河南新蔡人，博士，北京工业大学经济与管理学院副研究员，研究方向为技术创新、技术预测；范明姐（1995—），女，河北定州人，北京工业大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向为技术创新、技术预测；黄鲁成（1956—），男，河北徐水人，博士，北京工业大学经济与管理学院教授，研究方向为技术创新、科技与创新政策。

引用本文:

李欣,范明姐,黄鲁成. 基于机器学习的专利质量评价研究[J]. 科技进步与对策, 2020, 37(24): 116-124.
Li Xin,Fan Mingjie,Huang Lucheng. Research on Patent Quality Evaluation Using Machine Learning. SCIENCE & TECHNOLOGY PROGRESS AND POLICY, 2020, 37(24): 116-124.

链接本文:

http://www.kjjb.org/CN/10.6049/kjjbydc.2020070265 或 http://www.kjjb.org/CN/Y2020/V37/I24/116

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