Desarrollo de modelos de temas etiquetados automáticamente basados en la estructura de SAO para el análisis...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la información
• Gestión de la tecnología
• Lingüística computacional

Sus antecedentes:

• El modelado de temas es crucial para identificar tendencias tecnológicas y pronosticar avances.
• Los métodos de etiquetado automático existentes en los documentos de patentes tienen limitaciones en la evaluación cuantitativa y la captura de la jerarquía tecnológica.
• Los enfoques tradicionales a menudo pasan por alto el significado funcional de las tecnologías.

Objetivo del estudio:

• Introducir un enfoque basado en sujeto-acción-objeto (SAO) para el modelado de temas en documentos de patentes.
• Superar las limitaciones de las metodologías de etiquetado automático existentes mediante la utilización del concepto de "bolsa de SAO".
• Mejorar la precisión y la interpretabilidad del análisis de tendencias tecnológicas.

Principales métodos:

• Desarrolló una metodología de etiquetado automático que combina el modelado y la puntuación de temas basados en SAO.
• Resumen integrado del texto y análisis de la red para una evaluación integral.
• Se ha incorporado una estructura jerárquica basada en las subclases de la Clasificación Cooperativa de Patentes (CPC) para mejorar la interpretabilidad.

Principales resultados:

• El modelo propuesto demostró su eficacia en la captura de significados funcionales dentro del contexto tecnológico, evaluado utilizando puntajes de ROUGE, relevancia, cobertura y discriminación.
• El enfoque basado en SAO mejoró la precisión de las etiquetas de temas y proporcionó ideas semánticas más profundas.
• La estructura jerárquica mejoró la visión del desarrollo y las tendencias tecnológicas.

Conclusiones:

• La metodología de etiquetado automático basada en SAO ofrece un enfoque más preciso e interpretable para el modelado de temas en documentos de patentes.
• Este enfoque contribuye a una gestión de la tecnología, la innovación y la formulación de políticas más eficientes.
• El estudio sienta las bases para el perfeccionamiento de las metodologías de previsión y diagnóstico tecnológico.