【摘 要】
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[目的]解决传统单分类方法无法有效识别高质量“卡脖子”技术专利的问题。[方法]本文以申请文件为研究主体，组合LSTM、Word2Vec及BERT得到多分类轮询的高质量“卡脖子”专利识别模型LSTM-Seq-BERT，并以IPC号为一级分类标签、授权状态为二级分类标签构建了与模型对应的多级标签体系。[结果]将对高质量“卡脖子”技术专利的识别精准度提高至88.1%。[局限] 仅使用粤港澳大湾区专利，存
【机 构】
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哈尔滨工业大学(深圳)经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（项目编号：72072047）； 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目（项目编号：19GLB087）； 教育部人文社会科学研究青年基金项目（项目编号：20YJC630090）的研究成果之一；
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[目的]解决传统单分类方法无法有效识别高质量“卡脖子”技术专利的问题。[方法]本文以申请文件为研究主体，组合LSTM、Word2Vec及BERT得到多分类轮询的高质量“卡脖子”专利识别模型LSTM-Seq-BERT，并以IPC号为一级分类标签、授权状态为二级分类标签构建了与模型对应的多级标签体系。[结果]将对高质量“卡脖子”技术专利的识别精准度提高至88.1%。[局限] 仅使用粤港澳大湾区专利，存在数据不平衡情况。[结论]本文构建的二级分类标签和轮询机制的模型提高对高质量“卡脖子”技术专利的识别准确率，具有实际应用价值。
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