面向技术转移的专利组合技术关联性测度分析

吴健

【摘 要】随着我国科学技术的发展，各个领域的专利技术也层出不穷，在专利技术中专利组合对于专利价值的提升和专利技术的转移都具有十分重要的作用。专利的主要价值是体现在具有内部关联的专利组合上的，所以单件专利技术的价值要远低于专利组合的价值。因此，要想获得更大的经济效益以及现实价值就需要提高专利组合的技术水平。

【关键词】专利组合；技术关联性；技术互补性；技术转移

現阶段对于专业技术组合的主要构建和研究还是主要依靠专家来根据自身的主要经验进行判断，这种方法耗费更多的时间和人力，而往往忽略专业技术组合之间的内部联系，致使专利技术组合的成果很难进行相互转化。

1 我国目前技术关联性测度研究的现状

依据不同领域的特点和企业战略目标不同，可以把专利组合分成不同的类型，每种类型技术组合的关联性侧重是各不相同的。技术相似性的组合是依靠技术的相似性来形成专利壁垒，这种技术之间的互补性不是很强，另外一种就是同一产品具有不同的技术组合，这种技术专利之间的互补性是比较强的，能够涉及专利技术的很多方面。在专利技术进行转化的过程中，是将技术相似和技术互补的多种技术方案进行打包形成一组专利技术组合，这样有利于发展专利的存量和提升专利技术的整体价值。我国目前对技术关联性测度研究主要侧重于技术相似性的研究。主要运用专利分类法和引文分析法以及文本挖掘等方法。对于专利的互补性定量的测算研究目前还存在着一定的局限性，对于可操作性的具体运算方法还没有一定的发展。

2 专利组合技术关联性测度指标研究

2.1 专利组合技术关联性的主要特征

对于技术相似性组合和产品组合这两种专利组合通过研究发现，两种组合之间只有技术是有关系的，文本的主要内容具有一定的相似性。技术相似性组合的的专利文本中会有该技术的相关细节描述，所以在组合的内部技术的关联性是比较强的。对于产品组合来说，对于专利技术的用途和功效具有详细的描述，来说明该技术可用于生产什么以及这种技术方法可以用来做什么。因此，对于不同的技术在说明上具有一定的相似度。这两种专利组合技术之间的互补性存在很大的差异，其主要原因是由于技术相似性组合中各个专利之间的相似性较强，在专利的分类以及专利引证关系之间会有相对较强的继承性，并且具有集中的趋势，导致专利之间的互补性比较小。

2.2 专利组合技术关联性测度指标构建

利用专利文本的相似度和社会网络依据来测度两种技术组合之间的关联性。构建了网络相关性密度和电度中心势两个相关性测度的主要指标。在网络关联性密度指标的测算中主要构建了文本的相关性网络，利用文本之间具有相似度的权值。专利组合网络中专利间文本的相似度以及与可能文本相似度的比值就是网络密度。在专利组合技术互补性测度指标的构建规程中，研究了互补性的概念，所谓的互补性性是某个领域中成员具有多样性和交叉性以及差异性的特点，这是生物学中存在的普遍规律，生物学也同样研究了生物种群之间的主要特征，并且研究出众多指标来定量化测度。在已有的研究基础之上，本文将已有的研究指标运用到专利研究领域，把互补性指标分为交叉性和聚合性以及差异性指标等三个维度。首先，交叉性指标。专利组合指的是多种专利的组合，而单个的专利也可能被赋予很多专利分类号。本文所运用的主要有分为技术专指度和信息熵以及Rao-Stirling等三种指标。其次，聚合性指标。专利组合技术互补性中的聚合特征主要包括网络互补性密度和聚集系数以及中介中心势。最后，差异性指标中的差异性是相似性属性的相反方向。其中利用平均共被引强度和平均引文耦合强度两个指标来测量专利组合之间技术的互补性的。平均共被引强度是由Small首先提出来的，后经许多专家学者的不断研究与发展，用来判断亲属关系远近的主要方法。

3 专利组合技术关联性测度指标效力验证

在研究对象和数据来源的过程中，需要对公司的专利组合进行专业的分析与研究，以专利组合为研究和实验的对象，监测专利组合测度指标对于技术组合特点的测度效力。

3.1 主要计算流程

首先利用Python 的自然语言将专利文本中的标点符号和高频词等都去掉。然后利用LDA对文本进行表征。第一步，需要对短文本进行处理，在短文本中摘要和关键词都很短，传统的测算相似度的方法会造成大量词汇相似度为零时候，运用LDA模板可以进行精确的测算。第二步，将专利文本用向量的方式来表示，能够有效的降维并且能够保持分类准确率的平衡。再次，需要对专利文本间的余弦的相关性进行计算。最后，得出的计算结果再根据社会网络理论的基础进行计算，最终得出专利组合中单件专利组合之间的相关性指标。然后，是根据共类进行分析的交叉指标的主要计算。日常生活中的专利分类体系主要有IPC和CPC以及USPC和DMC等。第三步，把社会网络分析和共类分析的主要分析方法相结合形成的聚合性指标进行计算。利用Ucinet的计算各个社会网络指标，研究和发现技术专利组合中技术类的聚集性的主要特征。第四步，利用对引文进行分析的方式对耦合网络和共被引网络进行构建，然后在利用余弦的算法把差异性的结果计算出来。

3.2 测度结果分析

通过上述步骤的计算，得出的结果中会发现；对于相关性指标测度得出的结论来看，产品组合与技术相似性组合之间的差异性不大。在网络相关性密度方面这两种组合达到了较高的水平，这表明其组合内部专利的文本相关性也很高。比较低的就是点度中心势。可以看出在这两种组合中文本相关性网络的主要结构是相对均衡的。再从互补性指标的测度得出的结果表明产品组合专利技术要比相似度组合技术的互补性更大一些。另外，产品组合要比技术相似性组合的交叉性更大。由于一般的产品都不是由一种技术所组成的，因此在产品的技术之间存在着一定的交叉性。在聚合性测度指标中特别是在网络密度与聚集系数指标之间，产品组合要远低于技术相似性组合的聚合性。两种组合之间的中介中心势的差别不是很大。按照差异性指标的测度结果中发现，在平均共被引强度以及引文耦合强度中产品组合的差异性要比技术相似性组合大。对于测算的出的结果进行横向的对比会发现在同一维度的指标之间的相关性相对较高。这充分说明同一纬度的指标在专利技术组合中对于不同的技术具有很高的一致性。

在对不同的维度指标之间的相关性就相对比较低，这说明不同维度衡量的是专利技术组合的不同方面，并不能代表整个专利组合，因此，在深入研究专利组合的过程中要对专利的不同维度进行全方位深入的研究，避免以偏概全。

4 结束语

相关性测度指标的深入研究是为了能够对专利组合技术所具有的特征和基本规律进行科学合理认识与研究。这样更加有助于提高专利的主要价值和专利转移的效率。专利之间的相关性和互补性进行实验，得出的结果可以看出互补性指标的测度要比相关性的指标更加有利于相似性专利组合与产品组合之间的区分。为以后专利技术组合的研究提供可靠的参考。

【参考文献】

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