CN112307768A - 一种面向人工智能科技企业的情报监控方法 - Google Patents

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岳佳翎
张孝波
叶陶
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Abstract

本发明公开了一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,包括:情报自主订阅模块:用于描述企业对情报监控的需求;技术情报自动采集模块:用于提高情报采集的准确性和全面性;技术情报监控分析模块:用于根据企业的订阅需求,自动进行情报内容采集、筛选、清晰、汇总;语义网构建模块:用于对采集得到的情报内容进行深度分析和挖掘,本发明的有益效果是:1)企业一次定义好情报需求,即可实时获得最新情报内容,企业无需配置专职的情报人员;2)针对人工智能技术领域新技术词汇更新变化快的特点,通过语义网,可以及时补充新词汇,保障了情报采集的完整性和准确性。

Description

一种面向人工智能科技企业的情报监控方法
技术领域
本发明涉及一种监控方法,具体是一种面向人工智能科技企业的情报监控方法。
背景技术
现有的情报服务都是通用化的,没有针对具体行业的特点,针对某个具体行业的,特别是针对人工智能这类技术更新迭代快、技术前瞻性新的行业。
现有的技术手段多数是采用搜索服务方式,企业发起搜索请求,情报服务根据请求进行一次搜索查询,返回结果给企业。企业需要自己掌握什么时候查。是企业找情报,不是有了情报,情报自动推送给企业的模式。
现有的情报服务基本是把情报内容反馈给企业,缺少对内容的深度分析,特别是根据技术情报的内容挖掘出技术的核心人才。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,包括:
情报自主订阅模块:用于描述企业对情报监控的需求;
技术情报自动采集模块:用于提高情报采集的准确性和全面性;
技术情报监控分析模块:用于根据企业的订阅需求,自动进行情报内容采集、筛选、清晰、汇总;
语义网构建模块:用于对采集得到的情报内容进行深度分析和挖掘;
情报自主订阅模块连接语义网构建模块,语义网构建模块还连接技术情报自动采集模块,技术情报自动采集模块还连接技术情报监控分析模块。
作为本发明的进一步技术方案:所述情报自主订阅模块提供一种情报需求的信息定义方法,来描述对竞争对手企业的情报监控需求。
作为本发明的进一步技术方案:所述技术情报自动采集模块提供一种语义网建模手段,该于段可让人工智能行业人员随时扩展语义网内容,以满足人工智能行业技术更新快的特点。
作为本发明的进一步技术方案:所述技术情报监控分析模块为自主运行、无需人为干预,并可按时间间隔定时采集,满足情报信息的即时获取需求。
作为本发明的进一步技术方案:所述语义网构建模块提供一种情报内容的量化可视化处理方法,形成规范的一套分析图表,便于企业对情报的直观理解,无需进行人工分析。
作为本发明的进一步技术方案:所述语义网建模手段具体过程为:输入一个关键词,通过语义网相关词汇的扩充,会将相关的技术情报数据都检索出来,解决了情报订阅时难以覆盖全部关键词的问题。通过交互式的语义建模工具,可定义人工智能领域的语义关联关系,包括同义词、相似词、所属词等定义,新定义的词汇如果和语义库中的已有词汇有关联,可自动进行重词检查并做合并处理,简化语义库的创建与维护过程。
作为本发明的进一步技术方案:所述情报自动采集模块的实现过程为:系统根据用户订阅的公司+技术主题+关键字组合检索方式,通过政府网站、中国知网、企业官网等多种信息源,自动地对各信息源进行技术信息采集、转换数据格式、过滤无效信息,实现多元信息的自动化采集。
作为本发明的进一步技术方案:所述情报监控分析模块的实现过程为:将情报采集模块采集到的情报数据,通过竞争对手企业的技术总指标图,技术趋势指标图、核心人才分布图进行数据可视化分析。总指标采用柱形图展示单个技术主题下专利、著作权、技术文献的数量;趋势指标以折线图展示在技术主题下,每年的专利、软件著作权、学术论文的总产出量的变化趋势;核心人才展示订阅公司技术主题下,技术人员与其著作量的关系;技术人才所参与的专利、软件著作权与学术论文的总数量越多,就越靠近核心人才中心位置。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:1)企业一次定义好情报需求,即可实时获得最新情报内容,企业无需配置专职的情报人员;2)针对人工智能技术领域新技术词汇更新变化快的特点,通过语义网,可以及时补充新词汇,保障了情报采集的完整性和准确性;3)情报采集自主定时运行,无需人工干预,运行在服务器,不消耗终端企业的资源;4)情报监控分析智能化,通过可视化图表,提升情报信息的判读效率,无需人工二次分析。
附图说明
图1为本发明整体结构图。
图2为情报自主订阅模块的运行原理图。
图3为情报监控分析模块的运行原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1:请参阅图1-3,一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其包括:情报自主订阅模块、技术情报自动采集模块、技术情报监控分析模块、语义网构建模块。如图1.
所述情报自主订阅模块,用于描述企业对情报监控的需求,模块提供一种情报需求的信息定义方法,来描述对竞争对手企业的情报监控需求。该方法用户操作简单、定义过程耗时少;如图2
所述语义网构建模块,用于提高情报采集的准确性和全面性,模块提供一种高效率、操作简单的语义网建模手段,该手段可让人工智能行业人员随时扩展语义网内容,以满足人工智能行业技术更新快的特点。具体的实现过程为:输入一个关键词,通过语义网相关词汇的扩充,会将相关的技术情报数据都检索出来,解决了情报订阅时难以覆盖全部关键词的问题。通过交互式的语义建模工具,可定义人工智能领域的语义关联关系,包括同义词、相似词、所属词等定义,新定义的词汇如果和语义库中的已有词汇有关联,可自动进行重词检查并做合并处理,简化语义库的创建与维护过程;
所述情报自动采集模块,用于根据企业的订阅需求,自动进行情报内容采集、筛选、清晰、汇总等。该模块为自主运行、无需人为干预,并可按时间间隔定时采集,满足情报信息的即时获取需求。具体实现途径为:系统可根据用户订阅的公司+技术主题+关键字组合检索方式,通过政府网站、中国知网、企业官网等多种信息源,自动地对各信息源进行技术信息采集、转换数据格式、过滤无效信息,实现多元信息的自动化采集;
所述情报监控分析模块,用于对采集得到的情报内容进行深度分析和挖掘,模块提供一种情报内容的量化可视化处理方法,形成规范的一套分析图表,便于企业对情报的直观理解,无需在此人工分析,提升企业对情报的判读效率。
实施例2,在实施例1的基础上,情报监控分析模块具体实现途径如下:将情报采集模块采集到的情报数据,通过竞争对手企业的技术总指标图,技术趋势指标图、核心人才分布图进行数据可视化分析。总指标采用柱形图展示单个技术主题下专利、著作权、技术文献的数量;趋势指标以折线图展示在技术主题下,每年的专利、软件著作权、学术论文的总产出量的变化趋势;核心人才展示订阅公司技术主题下,技术人员与其著作量的关系;技术人才所参与的专利、软件著作权与学术论文的总数量越多,就越靠近核心人才中心位置;如图3。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (8)

1.一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,包括:
情报自主订阅模块:用于描述企业对情报监控的需求;
技术情报自动采集模块:用于提高情报采集的准确性和全面性;
技术情报监控分析模块:用于根据企业的订阅需求,自动进行情报内容采集、筛选、清晰、汇总;
语义网构建模块:用于对采集得到的情报内容进行深度分析和挖掘;
情报自主订阅模块连接语义网构建模块,语义网构建模块还连接技术情报自动采集模块,技术情报自动采集模块还连接技术情报监控分析模块。
2.根据权利要求1所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述情报自主订阅模块提供一种情报需求的信息定义方法,来描述对竞争对手企业的情报监控需求。
3.根据权利要求1所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述技术情报自动采集模块提供一种语义网建模手段,该手段可让人工智能行业人员随时扩展语义网内容,以满足人工智能行业技术更新快的特点。
4.根据权利要求1所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述技术情报监控分析模块为自主运行、无需人为干预,并可按时间间隔定时采集,满足情报信息的即时获取需求。
5.根据权利要求1所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述语义网构建模块提供一种情报内容的量化可视化处理方法,形成规范的一套分析图表,便于企业对情报的直观理解,无需进行人工分析。
6.根据权利要求3所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述语义网建模手段具体过程为:输入一个关键词,通过语义网相关词汇的扩充,会将相关的技术情报数据都检索出来,解决了情报订阅时难以覆盖全部关键词的问题,通过交互式的语义建模工具,可定义人工智能领域的语义关联关系,包括同义词、相似词、所属词等定义,新定义的词汇如果和语义库中的已有词汇有关联,可自动进行重词检查并做合并处理,简化语义库的创建与维护过程。
7.根据权利要求4所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述情报自动采集模块的实现过程为:系统根据用户订阅的公司+技术主题+关键字组合检索方式,通过政府网站、中国知网、企业官网等多种信息源,自动地对各信息源进行技术信息采集、转换数据格式、过滤无效信息,实现多元信息的自动化采集。
8.根据权利要求5所述的一种面向人工智能科技企业的情报监控方法,其特征在于,所述情报监控分析模块的实现过程为:将情报采集模块采集到的情报数据,通过竞争对手企业的技术总指标图,技术趋势指标图、核心人才分布图进行数据可视化分析,总指标采用柱形图展示单个技术主题下专利、著作权、技术文献的数量;趋势指标以折线图展示在技术主题下,每年的专利、软件著作权、学术论文的总产出量的变化趋势;核心人才展示订阅公司技术主题下,技术人员与其著作量的关系;技术人才所参与的专利、软件著作权与学术论文的总数量越多,就越靠近核心人才中心位置。
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