基于LDA-KeyBERT模型的技术预见：以工业互联网为例

随着技术预见定量分析方法以及文本挖掘技术的发展，通过主题模型挖掘专利文献的潜在语义来获取技术发展趋势逐渐成为研究热点之一。尽管LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型依然是文本主题建模领域应用最广泛的方法，但传统LDA建模存在主题可解释性差以及未能充分利用专利文本上下文的语义关联等问题，导致部分有价值的技术情报未能完全呈现。为了进一步拓展传统LDA方法在专利文本挖掘和技术预见领域的应用，综合集成LDA模型的文本聚类功能与KeyBERT算法的关键词生成与语义分析能力，构建了一种面向技术预见量化分析的集成框架，并通过对工业互联网领域的技术预见分析验证了所提出模型的有效性，从而进一步丰富了当前基于文本建模和语义计算的技术预见方法体系。