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想法的接近性：基于机器学习的专利文本分析

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  • 斯杰·冯

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本文介绍了一种使用无监督机器学习测量思想接近度的方法。知识转让被视为创新和区域经济增长的关键驱动力。我通过使用Document Vectors（Doc2Vec）推导专利抽象文本的向量空间表示，并使用余弦相似性来衡量它们在思想空间中的接近程度，从而探索知识关系。我通过在知识溢出的地理定位中的应用来说明此方法的潜在用途。对于同一技术领域的专利，如果它们位于同一个城市，与其他城市的专利相比，它们的归一化文本相似性要高0.02-0.05 S.D.S。这种影响远小于使用规范化专利引用来衡量知识转移时的影响：与非本地控制专利相比，本地专利获得的本地引用要多0.23-0.30 S.D。这些发现表明，地理因素对知识转移的影响可能远小于之前引用文献所表明的影响。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:plo:pone00:0234880
    内政部：10.1371/journal.pone.0234880
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    引文

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    引用人：

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