跨领域技术竞合的动静态分析——基于二重<bold>BERT</bold>文本分析方法

doi:10.3772/j.issn.1000-0135.2024.11.006

情报学报

2024, Vol. 43

Issue (11): 1322-1333 DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.11.006

情报技术与应用

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跨领域技术竞合的动静态分析——基于二重BERT文本分析方法

张昊男¹, 朱方伟¹, 林原², 许侃³, 王皓月¹

1.大连理工大学经济管理学院，大连 116023
2.大连理工大学公共管理学院，大连 116023
3.大连理工大学计算机科学与技术学院，大连 116023

Dynamic and Static Analysis of Cross-Domain Technological Coopetition Based on Dual BERT Text Analysis Approach

Zhang Haonan¹, Zhu Fangwei¹, Lin Yuan², Xu Kan³, Wang Haoyue¹

1.School of Economics and Management, Dalian University of Technology, Dalian 116023
2.School of Public Administration and Policy, Dalian University of Technology, Dalian 116023
3.School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, Dalian 116023

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摘要立足于企业科技强国战略，推动交叉工程项目发展，深化企业跨领域技术，本文提出一种基于二重BERT（bidirectional encoder representations from transformers）文本分类模型实现企业技术分布匹配的策略。首先，基于深度学习，本文构建了4种BERT模型，结合工程专业标签，对7万条专利文本进行预训练，实现企业属性识别；构建标签张力矩阵，计算加权余弦相似函数，实现技术合作匹配模块，筛选合作者。其次，基于时序分析，实现合作企业间的技术竞合追踪，确定合作程度范围，从“静态”和“动态”角度，为企业跨领域技术合作提出一种定量策略，补充了现有研究针对该问题的系统性、动态性缺陷。最后，选用生物医药工程高成长企业展开实例分析，证实了本文方法的可靠性。

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	张昊男
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	王皓月

关键词 ：竞合分析, 企业属性识别, 二重文本分类, 跨领域合作, 技术匹配

收稿日期: 2024-02-04

基金资助:国家社会科学基金一般项目“基于专利图谱和企业画像的专利推荐技术研究”（20BTQ074）。

作者简介: 张昊男，男，2000年生，博士，研究方向为企业管理、自然语言处理；朱方伟，男，1978年生，博士，教授，博士生导师，研究方向为企业管理、项目管理；林原，男，1983年生，博士，副教授，研究方向为自然语言处理、科技政策、科学计量；许侃，通信作者，男，1981年生，博士，高级工程师，研究方向为科技管理、自然语言处理，E-mail：xukan@dlut.edu.cn；王皓月，女，2000年生，硕士，研究方向为企业管理；

引用本文:

张昊男, 朱方伟, 林原, 许侃, 王皓月. 跨领域技术竞合的动静态分析——基于二重BERT文本分析方法[J]. 情报学报, 2024, 43(11): 1322-1333.
Zhang Haonan, Zhu Fangwei, Lin Yuan, Xu Kan, Wang Haoyue. Dynamic and Static Analysis of Cross-Domain Technological Coopetition Based on Dual BERT Text Analysis Approach. 情报学报, 2024, 43(11): 1322-1333.

链接本文:

https://qbxb.istic.ac.cn/CN/10.3772/j.issn.1000-0135.2024.11.006 或 https://qbxb.istic.ac.cn/CN/Y2024/V43/I11/1322

1 施炳展, 李坤望. 中国制造业国际分工地位研究——基于产业内贸易形态的跨国比较[J]. 世界经济研究, 2008(10): 3-8, 87.
2 O’Sullivan A. Interpersonal boundary spanning for supplier integration in complex NPD[J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2022, 69(5): 2117-2128.
3 Wang Z, Szolnoki A, Perc M. Optimal interdependence between networks for the evolution of cooperation[J]. Scientific Reports, 2013, 3: Article No.2470.
4 Perc M, Jordan J J, Rand D G, et al. Statistical physics of human cooperation[J]. Physics Reports, 2017, 687: 1-51.
5 Frenkel A, Maital S, Leck E, et al. Demand-driven innovation: an integrative systems-based review of the literature[J]. International Journal of Innovation and Technology Management, 2015, 12(2): 1550008.
6 Nalebuff B J, Brandenburger A M. Coopetition—kooperativ konkurrieren: mit der spieltheorie zum gesch?ftserfolg[M]. Eschborn: Campus Fachbuch, 1996.
7 汪传雷, 简慧玲, 牛传琼. 基于专利共类的跨领域企业合作模式研究——以物流和AGV领域企业合作为例[J]. 湖南工业大学学报(社会科学版), 2020, 25(5): 37-47.
8 严玲, 李志钦, 邓娇娇. 公共建设项目中合同策略及其关系行为测量研究[J]. 科技进步与对策, 2016, 33(16): 39-46.
9 Zhou J H, Zhu J J, Wang H H. Dual-sourcing and technology cooperation strategies for developing competitive supplier in complex product systems[J]. Computers & Industrial Engineering, 2021, 159: 107482.
10 赵伟华. 复杂产品技术能力增长机理研究[J]. 经济管理, 2008, 30(10): 67-72.
11 童亮. 基于跨组织合作联结的复杂产品系统创新知识管理机制研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2006: 37-41.
12 孙继伟. 跃上第二曲线——企业创新发展之道[J]. 经济管理, 1998(6): 19-21.
13 Hu A G Z, Jaffe A B. Patent citations and international knowledge flow[J]. International Journal of Industrial Organization, 2003, 21(6): 849-880.
14 Hoberg G, Phillips G. Product market synergies and competition in mergers and acquisitions: a text-based analysis[J]. The Review of Financial Studies, 2010, 23(10): 3773-3811.
15 Gulati V, Kumar D, Popescu D E, et al. Extractive article summarization using integrated TextRank and BM25+ algorithm[J]. Electronics, 2023, 12(2): 372.
16 Zhou N, Shi W Q, Liang R Y, et al. TextRank keyword extraction algorithm using word vector clustering based on rough data-deduction[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 2022: 5649994.
17 李雪山, 刘鹏鹏, 李子林, 等. 融合注意力机制的铁路科技文献关键词抽取研究[J]. 铁道学报, 2022, 44(12): 65-72.
18 王昊, 刘丹, 刘硕. 基于句法分析及主题分布的关键词抽取模型[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(9): 2603-2607.
19 张玉洁, 白如江, 刘明月, 等. 融合语义联想和BERT的图情领域SAO短文本分类研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(16): 118-129.
20 李铁飞, 生龙, 吴迪. BERT-TECNN模型的文本分类方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 186-193.
21 Yu S S, Su J D, Luo D. Improving BERT-based text classification with auxiliary sentence and domain knowledge[J]. IEEE Access, 2019, 7: 176600-176612.
22 Liu C Y, Zhao F B, Qing L Z, et al. A Chinese prompt attack dataset for LLMs with evil content[OL]. (2023-09-21). https://arxiv.org/pdf/2309.11830v1.
23 Ainslie J, Lee-Thorp J, de Jong M, et al. GQA: training generalized multi-query transformer models from multi-head checkpoints[C]// Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Stroudsburg: Association for Computational Linguistics, 2023: 4895-4901.
24 周磊, 张玉峰. 基于专利情报分析的企业合作竞争模式研究[J]. 情报学报, 2013, 32(6): 593-600.
25 肖然, 刘娟. 供应链环境下企业竞争情报合作分析[J]. 企业经济, 2011, 30(8): 44-46.
26 李翠娟, 宣国良. 知识合作剩余: 合作知识创新创造企业竞争优势的机理分析[J]. 科学学与科学技术管理, 2005, 26(7): 87-91.
27 孙玉涛, 张晓飞, 张晨. 企业与合作伙伴技术竞争如何影响产品竞争?[J]. 科学学研究, 2021, 39(1): 83-92.
28 丁树良, 祝玉芳, 林海菁, 等. Tatsuoka Q矩阵理论的修正[J]. 心理学报, 2009, 41(2): 175-181.