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摘要
[目的]通过专利数量和专利引用识别明星发明人类型的方法存在明显时滞效应，基于专利文本信息对明星发明人创新类型进行早期识别是一个新的途径。 [方法]本文从“延续性创新”、“突破性创新”两个维度将明星发明人的创新类型分为“复合型”、“巩固型”、“突破型”和“发展型”四类，结合专利标题信息和明星发明人的合作关系，构建基于图卷积神经网络的明星发明人类型的识别模型。 [结果]以分子生物学与微生物学领域内专利数据的实验表明，本模型识别明星发明人创新类型的整体准确率为79.4%，相较于只使用词向量的准确率提高了15%。 [局限]本文模型对于“突破型明星发明人”的识别效果不理想，还需进一步寻找突破型发明人的特征，以提高模型的有效性。 [结论]本方法可以克服基于专利数量和引证的识别方法的时滞效应，能尽早地识别明星发明人的创新类型。
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