基于语义识别的知识产权战略政策工具选择
林德明, 王宇开, 丁堃
大连理工大学科学学科技管理研究所，大连 116024
Selection of Policy Tools for Intellectual Property Strategies Based on Semantic Recognition
Lin Deming, Wang Yukai, Ding Kun
Institute of Science of Science and S&T Management, Dalian University of Technology, Dalian 116024
摘要 以国家知识产权战略的政策工具选择为研究对象，利用融合深度学习和政策文献计量的方法对三份纲领性文件的知识产权战略目标、指导性政策工具与各年度知识产权战略推进计划中的政策工具进行匹配度计算，从而对国家知识产权战略围绕着战略目标调整和战略执行两方面的政策工具选择进行全面分析。结果表明，知识产权战略执行中的政策工具选择较好地匹配了各阶段的战略目标以及指导性政策工具，但是过于集中在强制型工具；其中与战略目标高度匹配的政策工具包括开展专利信息检索和分析、提高知识产权审查效率及质量等，与指导性政策工具高度匹配的有增强知识产权的司法保护、积极参与国际知识产权合作交流等，而知识产权专业人才培养及相关基地建设、知识产权试点建设等政策工具匹配度较低，农林业知识产权的政策工具尚显不足，需要进一步调整完善。
关键词 ：
知识产权战略 ,
政策工具选择 ,
政策文本 ,
语义识别 ,
深度学习
收稿日期: 2018-01-02
基金资助: 全国专利事业发展战略推进工作创新项目“高校知识产权管理的规范化工程”（zlzlxm-C-09）；中央高校基本科研业务费人文社科专题重点项目“知识产权政策的结构化与分析模型研究”（DUT2018RW205）。
作者简介 : 林德明，男，1978年生，博士，副教授，研究方向为知识产权管理与科学计量学，E-mail:deminglin@dlut.edu.cn
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