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多特征融合视角下基于提示学习的高价值“卡脖子”专利识别
作者机构：中南财经政法大学信息工程学院
出 版 物：《现代情报》 (Journal of Modern Information)
年 卷 期：2025年
核心收录：
学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学]
基 金：国家自然科学基金项目(编号:72374219,71974202) 教育部人文社会科学基金项目(编号:19YJC870029)的研究成果之一
主 题：提示学习 专利价值 价值评估 特征拼接 “卡脖子”技术
摘 要：[目的/意义]本研究旨在通过自适应提示学习结合专利中的定量指标和语义内容，有效识别高价值“卡脖子技术专利。[方法/过程]本文提出一种新的高价值“卡脖子技术专利识别模型，利用构建合适的提示学习模板来将定量指标与专利文本结合，推动模型对于定量和定性数据的理解；同时，本文还利用自适应提示学习提升模型解析复合型数据的能力。[结果/结论]本文构建了一个专利价值识别数据集并在此基础上开展实证研究。实验结果表明,本文通过自适应提示学习的利用以及多种特征的合理嵌入，显著提高了模型识别高价值“卡脖子技术专利的性能。在突破“卡脖子技术瓶颈和推动知识产权高质量发展等方面有着重要的意义。
