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摘要
[目的/意义]文章探究将知识图谱构建视角深入专利文献中所含创新内容，以期在特定领域中结构化地表达每一个专利的核心性创新情报，简明表达各个专利如何实现创新，揭示各个专利创新的精髓和领域专利创新的语义网络。[方法/过程]以教育机器人领域的中文专利文献摘要为数据集构建专利文献创新知识图谱，利用BERT模型识别抽取专利文献创新句，通过LDA主题模型进行创新主题分析，同时基于Bert4keras抽取实体及其关系，并采用Neo4j存储可视化专利创新知识图谱结果。[结果/结论]研究采用的深度学习方法可有效发现专利文献创新核心内容，构建的专利创新知识图谱可以较好地概括和组织专利中的核心情报，即技术创新情报。
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