综述：人工智能在专利分析中的应用与方法学进展的系统综述

这篇综述系统构建了“AI技术与分析任务”矩阵，通过文献计量分析、BERT主题建模等方法，梳理了人工智能（AI）在专利分析中的技术应用与发展趋势。研究揭示了自然语言处理（NLP）、深度学习（如CNN）等技术在专利分类、技术预测等任务中的核心作用，并指出中国、韩国在领域研究的快速崛起。

　　

人工智能赋能专利分析：技术图谱与未来展望

引言
ChatGPT的发布标志着生成式AI与大语言模型（LLMs）进入深度应用阶段，而专利作为技术竞争的核心载体，其分析范式正因AI技术发生革命性转变。面对海量且语义复杂的专利文本，自然语言处理（NLP）、知识图谱等AI方法正推动专利分析从传统统计向语义挖掘跃迁。

方法学创新
研究团队通过双焦点检索策略从Web of Science筛选718篇文献，结合文献计量与BERT主题建模，构建了首个“AI技术-分析任务”矩阵。该矩阵清晰映射了预训练语言模型、卷积神经网络（CNN）等11类AI方法与技术预测、机会识别等任务的关联。

核心发现

1. 1.技术爆发与地域格局：2015年后研究呈指数增长，《Technological Forecasting and Social Change》（TFSC）为顶级期刊；中国、韩国研究活跃度超越传统领先的美国。
2. 2.关键技术应用：专利分类与NLP构成最成熟的应用场景，其中语义分析与主题建模显著提升技术趋势预测精度。
3. 3.跨学科融合：深度学习模型（如Transformer）与知识图谱结合，实现了专利中隐性创新链路的可视化挖掘。

挑战与机遇
尽管AI大幅提升了专利分析的效率，但领域仍面临模型可解释性不足、多语言数据处理局限等问题。未来研究需聚焦小样本学习、跨模态分析（如图表文本联合建模），并加强政策制定中的实证验证。

学者启示录
第一作者Tzu-Yu Lin来自台湾政治大学图书资讯与档案学研究所，其团队强调：AI驱动的专利分析已超越工具属性，成为创新战略的“决策大脑”——从技术生命周期评估到竞争预警，矩阵框架为学界与产业界提供了清晰的导航图谱。