标题：文本挖掘在主题发现和相关性评估中的应用——以人工智能和机器人领域的专利为例
作者：王元波 骆浩楠 汪峥
作者单位：东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
关键字：信息挖掘；主题发现；相关性评估；LDA模型；人工智能和机器人
摘要：人工智能和机器人是当前技术发展的重要领域，专利反映了基础研究和技术创新的进展。将两者结合起来进行学科发现与关联性评价以及演化趋势分析，有利于对知识的挖掘，对于理解科学技术的互动与渗透、识别技术机会、发现潜在商业机会具有重要意义。在LDA算法的基础上，通过对专利主题强度和主题内容演变的分析，探索并构建了能够全面揭示专利主题关系的相关进化图。人工智能和机器人专利领域的实证研究表明，该方法能够充分展示领域主题随时间的变化趋势，揭示专利主题之间的相互继承关系。