余本功 陳楊楠 楊穎

摘要：[目的/意義]專(zhuān)利是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的重要成果，對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有利于客觀(guān)評(píng)價(jià)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。[方法/過(guò)程]從計(jì)量的角度對(duì)企業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的同時(shí)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)LDA模型對(duì)專(zhuān)利摘要文本進(jìn)行內(nèi)容挖掘，構(gòu)建基于專(zhuān)利文本內(nèi)容的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立由專(zhuān)利數(shù)量、專(zhuān)利趨勢(shì)和專(zhuān)利內(nèi)容三方面指標(biāo)組成的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系。[結(jié)果/結(jié)論]采用熵值法確定各項(xiàng)指標(biāo)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響權(quán)重，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)國(guó)內(nèi)自主品牌制造企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)，說(shuō)明了評(píng)價(jià)方法的現(xiàn)實(shí)意義。

關(guān)鍵詞：主題模型；專(zhuān)利數(shù)據(jù)；LDA；內(nèi)容挖掘；熵值法；技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.01.014

[中圖分類(lèi)號(hào)]G306 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1008-0821（2019）01-0111-07

創(chuàng)新是驅(qū)動(dòng)企業(yè)發(fā)展的原動(dòng)力，對(duì)于一家制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，技術(shù)能力是公司內(nèi)部進(jìn)行資源調(diào)度與配置，提高生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)的重要技能和素質(zhì)，而只有擁有特定資源和特殊特征能力的公司才能獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力是其在制造領(lǐng)域的影響力的重要體現(xiàn)，企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新又會(huì)受到諸多因素影響，從企業(yè)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)所需支持要素考慮，會(huì)受到企業(yè)的科研經(jīng)費(fèi)投入、研發(fā)人員比例、研究機(jī)構(gòu)的數(shù)量等因素影響；從企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)出發(fā)，會(huì)受到市場(chǎng)機(jī)會(huì)反應(yīng)速度、主要產(chǎn)品更新周期等因素影響；從企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出成果方面分析，新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入、企業(yè)專(zhuān)利數(shù)量等也都是技術(shù)創(chuàng)新的重要影響因素。對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行系統(tǒng)分析和綜合評(píng)價(jià)，有利于企業(yè)科學(xué)認(rèn)識(shí)自身的技術(shù)創(chuàng)新?tīng)顟B(tài)，采取有效的技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略，增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，從而獲得最佳的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

專(zhuān)利數(shù)據(jù)作為反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力的綜合性指標(biāo)，是科技創(chuàng)新活動(dòng)的最主要和最直接的產(chǎn)出重要成果之一，和企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)密切相關(guān)，是全面評(píng)價(jià)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的一個(gè)關(guān)鍵因素，而企業(yè)的專(zhuān)利數(shù)據(jù)所包含的信息是大規(guī)模的、多維度的，僅從數(shù)量層面去評(píng)價(jià)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力是不全面的。為此，應(yīng)從多視角對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新開(kāi)展評(píng)價(jià)，以計(jì)量的角度分析專(zhuān)利數(shù)據(jù)的同時(shí)，也需要對(duì)專(zhuān)利內(nèi)容加以分析。主題模型是一類(lèi)用來(lái)發(fā)現(xiàn)文本抽象主題的無(wú)監(jiān)督模型，能夠從主題層面對(duì)專(zhuān)利文本進(jìn)行挖掘，將主題模型方法和統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠更加全面反映企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，更好地對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新做出評(píng)價(jià)。

1相關(guān)研究

多年來(lái)，企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)的研究日漸豐富，如利用層次分析法將影響技術(shù)創(chuàng)新的因素間的相互關(guān)聯(lián)及隸屬關(guān)系按不同層次聚合，形成目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層3個(gè)層次的評(píng)價(jià)體系，考慮到不同層次的元素和元素組內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出的指標(biāo)層具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基于網(wǎng)絡(luò)層次分析法的評(píng)價(jià)體系；使用因子分析法將眾多評(píng)價(jià)指標(biāo)濃縮成幾個(gè)關(guān)鍵的影響因素并計(jì)算它們的影響程度來(lái)評(píng)價(jià)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力，以及使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和兩階段DEA的方法，從技術(shù)創(chuàng)新投入和產(chǎn)出兩方面構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，還有TRIZ理論、模糊評(píng)價(jià)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及密切值法等理論方法的應(yīng)用，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀(guān)公正。

專(zhuān)利數(shù)量是反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的一項(xiàng)重要指標(biāo)，但數(shù)量只是企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)產(chǎn)出的一個(gè)方面。因此，孫斌等基于生產(chǎn)視角分解科技創(chuàng)新各環(huán)節(jié)，構(gòu)建了包含專(zhuān)利創(chuàng)造能力、專(zhuān)利運(yùn)用能力和專(zhuān)利支持環(huán)境的區(qū)域科技創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；鄭佳從專(zhuān)利的數(shù)量與質(zhì)量、絕對(duì)與相對(duì)、自主研發(fā)與國(guó)際合作3個(gè)層次建立了基于專(zhuān)利指標(biāo)的技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)體系；曹明等在已有的基于專(zhuān)利的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，引入?yún)f(xié)同創(chuàng)新能力等指標(biāo)，綜合宏觀(guān)（地區(qū)）、中觀(guān)（行業(yè)）和微觀(guān)（企業(yè)）3個(gè)層面構(gòu)建多維度、立體的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)體系；梁曉捷等從創(chuàng)新方向、創(chuàng)新效率、創(chuàng)新質(zhì)量3方面選取指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。這些文獻(xiàn)都沒(méi)有深入到專(zhuān)利文本內(nèi)容，而專(zhuān)利文本中相當(dāng)一部分信息是某個(gè)技術(shù)領(lǐng)域的相對(duì)較新的內(nèi)容，所以專(zhuān)利文本的內(nèi)容挖掘是了解企業(yè)乃至整個(gè)領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展趨勢(shì)和核心要素的一種重要方式。

LDA模型是主題模型中的典型代表，假設(shè)每個(gè)文檔由多個(gè)抽象主題組成，基于文檔中詞語(yǔ)的共現(xiàn)關(guān)系將詞聚合在一個(gè)主題下，生成主題一詞概率分布，詞概率的大小反映了該詞與這個(gè)抽象主題之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的強(qiáng)弱。根據(jù)文檔中詞的主題分布情況可以獲得文本一主題概率分布。借助LDA模型可以發(fā)現(xiàn)熱門(mén)話(huà)題，對(duì)不同時(shí)間段的文檔集進(jìn)行建模，還可以獲得主題的演化關(guān)系。

本文提出一種結(jié)合LDA模型和專(zhuān)利數(shù)據(jù)的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)方法，從計(jì)量和內(nèi)容兩個(gè)維度展開(kāi)，一方面，對(duì)制造企業(yè)的專(zhuān)利數(shù)量、專(zhuān)利趨勢(shì)等指標(biāo)進(jìn)行分析；另一方面，利用LDA模型發(fā)現(xiàn)企業(yè)專(zhuān)利中的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞并計(jì)算企業(yè)創(chuàng)新核心值，構(gòu)建起基于專(zhuān)利內(nèi)容的評(píng)價(jià)指標(biāo)，再利用熵值法確定各指標(biāo)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新能力的影響權(quán)重，進(jìn)而對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2基于專(zhuān)利數(shù)據(jù)的技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)框架

文章從專(zhuān)利數(shù)量、專(zhuān)利趨勢(shì)和專(zhuān)利內(nèi)容3方面選取下述7項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)框架，由淺入深，具有很好的泛化性。

2.1主要指標(biāo)及說(shuō)明

2.1.1專(zhuān)利數(shù)量指標(biāo)

數(shù)量指標(biāo)是反映企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出成果的一個(gè)直接指標(biāo)，本文選取的數(shù)量指標(biāo)主要包括發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量X₁、實(shí)用新型專(zhuān)利數(shù)量墨和授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量X₃。

1）發(fā)明專(zhuān)利數(shù)量：發(fā)明分為產(chǎn)品發(fā)明和方法發(fā)明兩大類(lèi)型，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，新產(chǎn)品的問(wèn)世、新生產(chǎn)方法的上線(xiàn)以及實(shí)驗(yàn)方案的改進(jìn)等都是企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的重要成果。

2）實(shí)用新型數(shù)量：相比于發(fā)明專(zhuān)利，實(shí)用新型專(zhuān)利更多體現(xiàn)出實(shí)用性，且必須為具體的、有一定形狀的產(chǎn)品，而不能是抽象的理論。例如，汽車(chē)的真空助力器帶制動(dòng)主缸裝置、放氣可控式輪胎裝置等都是幫助企業(yè)在行業(yè)內(nèi)獲得領(lǐng)先的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出。

3）發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利數(shù)：為保護(hù)企業(yè)的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局會(huì)對(duì)符合專(zhuān)利要求的專(zhuān)利技術(shù)方案嚴(yán)格審查，并對(duì)其中一部分發(fā)明專(zhuān)利和實(shí)用新型專(zhuān)利進(jìn)行授權(quán)，而這部分專(zhuān)利必須具備新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性。

2.1.2專(zhuān)利趨勢(shì)指標(biāo)

趨勢(shì)指標(biāo)反映出了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出的變化態(tài)勢(shì)及發(fā)展方向，本文選取的趨勢(shì)指標(biāo)包括專(zhuān)利年申請(qǐng)量X₄和技術(shù)分布趨勢(shì)X₅。

1）年申請(qǐng)量變化率：每一條專(zhuān)利都是企業(yè)長(zhǎng)時(shí)間技術(shù)投入和技術(shù)創(chuàng)新的成果，每年的專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量從一定角度上反映了企業(yè)的研發(fā)效率以及創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率，年申請(qǐng)量的變化則說(shuō)明了企業(yè)研發(fā)效率及創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化率的起伏。

2）技術(shù)分布變化率：根據(jù)《國(guó)際專(zhuān)利分類(lèi)表》（IPC分類(lèi)）發(fā)明專(zhuān)利和實(shí)用新型專(zhuān)利被分入8部，而每個(gè)制造領(lǐng)域都會(huì)有與該領(lǐng)域相關(guān)度很高的專(zhuān)利類(lèi)型。企業(yè)在相應(yīng)分部里的專(zhuān)利占比在一定程度上反映了企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的集中程度，技術(shù)分布的變化則反應(yīng)了企業(yè)創(chuàng)新集成狀況的變化。

2.1.3專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)

專(zhuān)利的內(nèi)容關(guān)系到制造領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵和核心要素，本文選取的內(nèi)容指標(biāo)是核心關(guān)鍵詞數(shù)X₆和創(chuàng)新核心值X₇。

1）核心關(guān)鍵詞數(shù)：專(zhuān)利內(nèi)容涉及領(lǐng)域內(nèi)方方面面，但其中熱門(mén)詞匯一定是領(lǐng)域中關(guān)注的重點(diǎn)，涉及到技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的對(duì)象或者過(guò)程。因此，企業(yè)專(zhuān)利中包含領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞的數(shù)量反映出了該企業(yè)與行業(yè)發(fā)展方向的一致性。

2）創(chuàng)新核心值：創(chuàng)新要素在領(lǐng)域內(nèi)有重要性的差異，核心關(guān)鍵詞也會(huì)有熱度的區(qū)別。關(guān)鍵詞熱度越高，則該關(guān)鍵詞所涉及的內(nèi)容越是受到行業(yè)重視。創(chuàng)新核心值是核心關(guān)鍵詞在企業(yè)專(zhuān)利內(nèi)容中受重視程度的數(shù)值表現(xiàn)，也說(shuō)明了企業(yè)在制造領(lǐng)域?qū)诵囊氐陌盐涨闆r。

綜上所述，可得企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如圖1所示。

2.2基于LDA模型的專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)說(shuō)明

企業(yè)的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞數(shù)和創(chuàng)新核心值指標(biāo)不同于其他5項(xiàng)指標(biāo)，不能直接通過(guò)企業(yè)的專(zhuān)利數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)獲得，需要通過(guò)LDA模型對(duì)企業(yè)專(zhuān)利摘要文本進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取，統(tǒng)計(jì)各家企業(yè)所包含的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞數(shù)并計(jì)算各企業(yè)的創(chuàng)新核心值。本節(jié)將對(duì)LDA模型進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，并詳細(xì)說(shuō)明核心關(guān)鍵詞數(shù)和創(chuàng)新核心值的獲取過(guò)程。

2.2.1 LDA主題模型

LDA主題模型是一個(gè)3層貝葉斯概率模型，主要包括文檔、主題和詞3層結(jié)構(gòu)，認(rèn)為每個(gè)文檔是由多個(gè)主題的混合，每個(gè)主題是由一系列詞組成。其模型如圖2所示：

3實(shí)證分析

3.1實(shí)驗(yàn)對(duì)象及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

以國(guó)內(nèi)自主品牌汽車(chē)企業(yè)為例，選擇的實(shí)驗(yàn)對(duì)象為北京汽車(chē)股份有限公司（北汽集團(tuán)）、重慶長(zhǎng)安汽車(chē)股份有限公司（長(zhǎng)安汽車(chē)）、長(zhǎng)城汽車(chē)股份有限公司（長(zhǎng)城汽車(chē)）、奇瑞汽車(chē)股份有限公司（奇瑞汽車(chē)）、安徽江淮汽車(chē)股份有限公司（江淮汽車(chē)）、浙江吉利控股集團(tuán)有限公司（吉利汽車(chē)）6家國(guó)產(chǎn)自主品牌汽車(chē)專(zhuān)利數(shù)據(jù)。根據(jù)中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)公布的《2017年1～10月中國(guó)品牌汽車(chē)分車(chē)型前10家生產(chǎn)企業(yè)銷(xiāo)量排名》，這些公司占據(jù)榜單中的6席，并且擁有很大數(shù)量的中國(guó)汽車(chē)專(zhuān)利。因此，這6家自主品牌汽車(chē)公司是具有代表性的自主品牌汽車(chē)公司。

專(zhuān)利數(shù)量指標(biāo)選擇的是公開(kāi)日期為2012年1月1日-2016年12月31日的6家企業(yè)的中國(guó)發(fā)明專(zhuān)利數(shù)、實(shí)用新型專(zhuān)利數(shù)和授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利數(shù)；專(zhuān)利趨勢(shì)指標(biāo)選擇的是申請(qǐng)日期為2012年1月1日-2016年12月31日的6家企業(yè)的中國(guó)專(zhuān)利年申請(qǐng)量變化量平均值，B部、F部和G部專(zhuān)利所占比例的平均值；專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)選取公開(kāi)日期為2012年1月1日-2016年12月31日的6家企業(yè)的實(shí)用新型和發(fā)明專(zhuān)利摘要文本。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)及佰騰專(zhuān)利網(wǎng)，專(zhuān)利情況統(tǒng)計(jì)如表1所示。

3.2專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)獲取

獲得6家企業(yè)和領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞數(shù)及創(chuàng)新核心值，首先要對(duì)所有的專(zhuān)利摘要文本進(jìn)行下述預(yù)處理過(guò)程：

1）每條專(zhuān)利摘要看作是一個(gè)文檔，去除文檔長(zhǎng)度低于100字的數(shù)據(jù)；

2）將文檔里所有大寫(xiě)英文字母轉(zhuǎn)化成小寫(xiě)字母：

3）使用jieba模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，使用停用詞詞典去除標(biāo)點(diǎn)和停用詞，并進(jìn)行詞性標(biāo)注，引入百度百科汽車(chē)術(shù)語(yǔ)建立用戶(hù)詞典。

經(jīng)過(guò)預(yù)處理獲得29916個(gè)專(zhuān)利文檔，建立起包括318個(gè)汽車(chē)術(shù)語(yǔ)的用戶(hù)詞典，選擇文檔集困惑度較小的主題數(shù)30，即K=30。經(jīng)過(guò)LDA建模和進(jìn)一步的TF-IDF計(jì)算，每個(gè)主題保留權(quán)重最高的10個(gè)主題詞，即h=10，并從這些主題詞中選取汽車(chē)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞。限于篇幅，圖3僅展示了主題11～主題13和主題20～主題22的主題詞及其概率分布。

我們從這些主題詞中選取汽車(chē)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞時(shí)將服從以下原則：

選取汽車(chē)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞時(shí)將遵守以下幾條原則：

1）去除名詞中，例如“板”、“螺桿”、“齒輪”、“芯片”、“蓋”、“軟管”、“硬管”等無(wú)法確定具體所指對(duì)象的通用詞；

2）去除“方法”、“功能”、“接口”和“導(dǎo)向”等單獨(dú)出現(xiàn)時(shí)無(wú)意義的名詞；

3）合并例如“座椅”和“汽車(chē)座椅”，“減震器”、“避震器”和“減振器”等表征相同意義的名詞。

通過(guò)上述原則篩選，我們最終獲得90個(gè)領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞，其中包括和發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)相關(guān)的“溫度傳感器”、“水泵”、“油管”、“進(jìn)氣歧管”、“氣缸”等關(guān)鍵詞；和底盤(pán)系統(tǒng)相關(guān)的“轉(zhuǎn)向器”、“轉(zhuǎn)向管柱”、“剎車(chē)”、“減震器”等關(guān)鍵詞；和車(chē)身系統(tǒng)相關(guān)的“保險(xiǎn)杠”、“儀表盤(pán)”、“遮陽(yáng)板”、“后視鏡”等關(guān)鍵詞；和空調(diào)系統(tǒng)相關(guān)的“濾清器”、“空氣壓縮機(jī)”等關(guān)鍵詞；和電子系統(tǒng)及電器設(shè)備系統(tǒng)相關(guān)的“蓄電池”、“尾燈”、“傳感器”等關(guān)鍵詞。統(tǒng)計(jì)每個(gè)主題下的關(guān)鍵詞數(shù)，并根據(jù)公式（1）計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵詞的重要值。

在獲得汽車(chē)領(lǐng)域的核心關(guān)鍵詞后，我們單獨(dú)對(duì)各家企業(yè)的發(fā)明和實(shí)用新型專(zhuān)利文本進(jìn)行LDA建模，主題數(shù)設(shè)置為20，即k=20，獲得每家企業(yè)的主題一主題詞分布，統(tǒng)計(jì)每家企業(yè)包含的領(lǐng)域核心關(guān)鍵詞數(shù)，并通過(guò)公式（2）計(jì)算每家企業(yè)的領(lǐng)域創(chuàng)新核心值。結(jié)果如表2所示：

3.3技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)

將表1及表2中數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)0～1變換處理，如表3，再運(yùn)用熵值法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的熵值e_j進(jìn)而確定各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，如表4所示。

由表4可得汽車(chē)企業(yè)的專(zhuān)利數(shù)量指標(biāo)權(quán)重為0.57，專(zhuān)利趨勢(shì)指標(biāo)權(quán)重為0.17，專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)權(quán)重為0.26。

根據(jù)公式（6）可獲得各企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)值，并進(jìn)行排名，如表5。

觀(guān)察表5的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)江淮公司雖然專(zhuān)利總數(shù)不是最多的，卻獲得了最高的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)值，吉利汽車(chē)公司雖然專(zhuān)利數(shù)最多，但因?yàn)榻?年內(nèi)申請(qǐng)專(zhuān)利數(shù)量下降較快，排列第2位，奇瑞位列第3位，北汽集團(tuán)排列最后一位，并與其他公司差距較為明顯?？偨Y(jié)來(lái)說(shuō)，2012年1月1日-2016年

12月31日期間，江淮、吉利公司技術(shù)創(chuàng)新能力屬于第1梯隊(duì)，奇瑞、長(zhǎng)城公司屬于第2梯隊(duì)，長(zhǎng)安和北汽公司屬于第3梯隊(duì)。

對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果和2017年12月汽車(chē)評(píng)價(jià)研究院發(fā)布的《汽車(chē)行業(yè)安亭指數(shù)排行榜》和《乘用車(chē)發(fā)明專(zhuān)利排行榜》，我們發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果雖存在微小偏差，但結(jié)論基本一致，出現(xiàn)偏差的原因是本文提出的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)體系是從專(zhuān)利數(shù)據(jù)的3個(gè)維度出發(fā)，選取的專(zhuān)利指標(biāo)跨越的時(shí)間范圍更長(zhǎng)，涉及專(zhuān)利數(shù)據(jù)的維度更寬泛，和汽車(chē)研究院發(fā)布的車(chē)型排行榜產(chǎn)生一點(diǎn)偏差.而文中提出的方法是面向企業(yè)進(jìn)行的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)。因此，文中提出的基于主題模型和專(zhuān)利文本的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)方法具有一定的實(shí)際意義。

4結(jié)論

文章通過(guò)對(duì)企業(yè)專(zhuān)利數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和內(nèi)容挖掘，構(gòu)建了基于專(zhuān)利數(shù)量指標(biāo)、專(zhuān)利趨勢(shì)指標(biāo)和專(zhuān)利內(nèi)容指標(biāo)的技術(shù)創(chuàng)新評(píng)價(jià)方法。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，LDA在對(duì)數(shù)量較多、文本長(zhǎng)度較長(zhǎng)、領(lǐng)域性較強(qiáng)的汽車(chē)專(zhuān)利文本進(jìn)行建模時(shí)，提取領(lǐng)域關(guān)鍵詞效果良好，利用此框架不僅可以從專(zhuān)利的數(shù)量、趨勢(shì)以及內(nèi)容3個(gè)角度評(píng)價(jià)汽車(chē)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力強(qiáng)弱，同時(shí)也可以發(fā)掘出汽車(chē)領(lǐng)域的一些創(chuàng)新熱點(diǎn)。