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作者：张唯玮;张武军;
单位：北京科技大学经济管理学院;北京科技大学文法学院、知识产权研究中心;
摘要：分析国内外高校专利质量评价的理论与实践研究发现：高校专利申请量剧增，但专利产业化率较低；专利质量预测研究较少，且仅停留在理论层面，对高校专利质量预测更少。因此，建立实用的、易操作的专利质量预测模型对于提高专利质量尤为重要。选取说明书摘要等文本型专利指标和权利要求数量等数字型指标，建立高校专利质量预测指标体系，运用词向量转换理论，深入挖掘文本信息，将文本指标转化为可用的数值参数，在此基础上创新地提出专利质量预测模型——Word2Vec-XGB预测模型。构建的融合语义特征专利质量预测模型，其预测平均准确率为90%以上，适合高校专利申请前预评估，实现高质量专利预测，有助于进一步提高专利质量。
关键词：高校专利;;专利预测;;Word2Vec-XGB预测模型;;高质量专利
基金资助：中国高校产学研创新基金“高校知识产权管理院校服务平台”（课题编号：2022TX038）
