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专利浓密物识别

作者

上市的:
  • 马特乌斯·Gątkowski
  • 马雷克·迪特尔
  • 卢卡斯·斯科洛克
  • 瑞安·威伦
  • 凯瑟琳·洛克特

摘要

专利丛林已通过各种基于引文的技术确定,如Graevenitz等人(2011年)和Clarkson(2005年)。另一种直接测量方法是基于专家意见。我们使用自然语言处理技术测量专家识别为树丛成员的专利的成对语义相似性,以创建语义网络。我们比较了不同专家识别树丛中专利的语义相似性得分:同一树丛中的专利、不同树丛的专利、,还有那些不在灌木丛中的。我们表明,同一丛林中的专利在语义上明显比其他专利对更相似。然后,我们提出了一个统计模型,以基于语义网络以及现有丛林文献中的其他指标(Graevenitz和Clarkson密度比的三倍)评估新添加专利属于丛林的概率。我们的结论是,将来自语义距离的信息与其他来源相结合,有助于隔离可能成为丛林成员的专利。

建议引用

  • Gątkowski,Mateusz&Ditel,Marek&Skrok,Lukasz&Whalen,Ryan&Rockett,Katharine,2018年。"专利浓密物识别,"经济学讨论论文22928,埃塞克斯大学经济系。
  • 手柄:RePEc:esx:essedp:22928
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 (包括与IDEAS上的项目不匹配的项目)

    引文

    引文由CitEc项目,订阅其RSS源用于此项目。
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    引用人:

    1. 马塞尔·塞普(Marcel Seip)、卡罗琳娜·卡斯塔尔迪(Carolina Castaldi)、梅因德特·弗利克马(Meindert Flikkema)和阿尔德·彼得·德曼(Ard-Pieter de Man),2019年。"公司级知识产权应用实践分类,为政策辩论提供信息,"LEM论文系列2019/03年,意大利比萨圣安娜高级研究学院经济与管理实验室(LEM)。

    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
    1. Gątkowski,Mateusz&Ditel,Marek&Skrok,Łukasz&Whalen,Ryan&Rockett,Katharine,2020年。"基于语义的专利丛林识别,"研究政策爱思唯尔,第49卷(2)。
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    20. 李书平(Shuping Li)和赛亚瓦拉姆(Sai Yayavaram),2021年。"减弱网络变革对创新的负面影响:台湾企业集团的全网络层面分析,"亚太管理杂志,施普林格,第38卷(1),第151-177页,3月。

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    关键词

    专利浓密物识别;知识产权;专利;专利增稠剂;语义距离;潜在语义分析;自然语言处理;复杂性;
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