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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明涉及未来产业预见技术领域，公开一种融合机器智能与主观洞见的未来产业预见方法、系统、设备及介质，本发明通过专利文献、论文和投融资数据等产业研究数据构建“机构‑技术‑产业‑资金”四维关系异质图，在进行深度对比学习后，整合时序信息表征和摘要稠密向量，通过图卷积网络，基于多任务学习框架，得到技术节点得分数据和产业节点得分数据，在此基础上，基于专业人士对产业节点得分数据的主观洞见数据，通过第二大语言模型、多层感知机、产业打分模型，得到全面、准确的未来产业数据，同时将主观洞见数据反馈至图卷积网络进行优化，建立机器智能与人类智慧融合的人机混合模式，以此形成预见潜在产业机会和技术发展趋势的决策系统和框架。
主权项：1.一种融合机器智能与主观洞见的未来产业预见方法，其特征在于，包括：获取产业研究数据，其中，产业研究数据包括：论文、专利文献、投融资数据；根据产业研究数据，通过第一大语言模型，得到摘要稠密向量；根据产业研究数据，构建关系异质图，其中，关系异质图包括以下任一项或其任意组合：机构-技术子关系异质图、技术-技术子关系异质图、技术-产业子关系异质图、产业-资金子关系异质图；根据关系异质图，通过时序知识图谱嵌入法，得到时序信息表征；根据投融资数据，通过资金节点多层感知机，得到资金节点得分数据；根据时序信息表征、摘要稠密向量、关系异质图、资金节点得分数据，通过图卷积网络，基于多任务学习框架，利用技术节点多层感知机和产业节点多层感知机，得到技术节点得分数据和产业节点得分数据；获取专业人士对产业节点得分数据的主观洞见数据；根据主观洞见数据和产业节点得分数据，通过第二大语言模型、多层感知机以及产业打分模型，得到未来产业数据，同时，将主观洞见数据反馈至图卷积网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 融合机器智能与主观洞见的未来产业预见方法、系统、设备及介质
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