崔靖华 朱学芳

关键词：新冠疫情;专利主题;热点;内容分析;关键词共现

新冠肺炎作为全球突发公共卫生事件，疫情防控是一项系统工程，习近平总书记提出要充分发挥科技创新在疫情防控中的重要作用[1]。在国家政策号召及巨大的社会需求背景下，各领域研究人员积极响应科技创新号召，进行新冠肺炎相关专利研发[2-4]。且在新冠疫情期间产生了大量的新冠肺炎相关专利，专利的急剧增加说明了相关领域创新十分积极活跃。同时，专利文献作为技术情报最有效的载体，涉及领域之广以至囊括了全球90%以上的最新技术情报，而且70%～80%发明创造只通过专利文献公开，并不见诸于其他科技文献[5]。因而，专利主题研究工作的开展对于创新主体把握技术发展进程、进行有效技术创新、提供研发决策支持具有重要意义[6]。本文以新冠疫情专利文献为数据基础，使用内容分析法，识别新冠疫情专利主题并对其进行剖析，使得能够将新冠疫情专利主题全方面地呈现出来，并分析其热点领域，为创新主体提供针对性的建议，以期为疫情的防控管理和专利研发提供技术上的决策参考与信息支持。

目前，关于专利主题识别的研究主要分两类：一类是建立某种关联规则的文档/术语聚类，如基于共词关系分析[7]或基于引用分析来描述文档内容、挖掘主题分布[8]、识别核心技术[9]、跟踪发展路径[10]。其优势是易用可行，但缺陷是得到的聚类主题含义较为模糊;另一种则是引入潜在语义维度的主题模型，通过对文本非监督学习来获取文档主题，尤其以经典的LDA（LatentDirichletAlloca？……