DiTTO-LLM: Framework for Discovering Topic-based Technology Opportunities via Large Language Model

📄 arXiv: 2509.09724v1 📥 PDF

作者: Wonyoung Kim, Sujeong Seo, Juhyun Lee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-09-10

备注: 5 figures

💡 一句话要点

DiTTO-LLM：提出基于大语言模型的主题技术机会发现框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 技术机会发现 大语言模型 专利分析 主题提取 人工智能 技术趋势 时序分析

📋 核心要点

  1. 现有技术机会识别方法效率较低，难以有效利用海量专利数据。
  2. 利用大语言模型提取专利文本主题，并分析主题随时间的变化，从而发现潜在的技术机会。
  3. 实验表明，该框架能够有效识别人工智能领域的技术发展趋势，并预测未来技术机会。

📝 摘要（中文）

技术机会是技术、产业和创新进步的基础。本文提出了一个基于技术间时序关系的框架，用于识别新兴技术机会。该框架首先从专利数据集中提取文本，然后映射基于文本的主题以发现技术间的关系。通过跟踪这些主题随时间的变化来识别技术机会。为了提高效率，该框架利用大型语言模型来提取主题，并采用基于聊天的语言模型的提示来支持技术机会的发现。使用美国专利商标局提供的人工智能专利数据集对该框架进行了评估。实验结果表明，人工智能技术正在演变为促进日常可访问性的形式。该方法展示了所提出的框架在识别未来技术机会方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有技术机会识别方法通常依赖人工分析或传统的文本挖掘技术，效率低下且难以处理大规模专利数据。这些方法难以捕捉技术之间的复杂关系以及技术发展的动态变化，从而限制了对新兴技术机会的有效识别。

核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型强大的文本理解和生成能力，自动提取专利文本中的主题，并分析这些主题随时间的变化趋势。通过跟踪主题的演变，可以发现新兴的技术领域和潜在的技术机会。这种方法能够显著提高技术机会识别的效率和准确性。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 数据提取：从专利数据集中提取文本信息。2) 主题提取：利用大语言模型从专利文本中提取主题。3) 关系映射：将提取的主题映射到技术领域，并发现技术之间的关系。4) 机会识别：通过分析主题随时间的变化，识别新兴的技术机会。框架使用基于聊天的语言模型提示来辅助技术机会的发现。

关键创新：该框架的关键创新在于将大语言模型应用于技术机会的识别。传统方法依赖人工或简单的文本挖掘，而本文利用大语言模型强大的语义理解能力，能够更准确地提取主题并发现技术之间的复杂关系。此外，该框架还利用了基于聊天的语言模型提示，进一步提高了技术机会识别的效率和准确性。

关键设计：框架使用了预训练的大语言模型进行主题提取，并针对专利文本的特点进行了微调。在主题提取过程中，使用了合适的提示工程（prompt engineering）来引导大语言模型生成高质量的主题描述。时间序列分析方法被用于跟踪主题随时间的变化趋势。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

该框架使用美国专利商标局提供的人工智能专利数据集进行了评估。实验结果表明，该框架能够有效识别人工智能领域的技术发展趋势，并预测未来技术机会。实验结果表明人工智能技术正在演变为促进日常可访问性的形式，验证了该框架的有效性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于技术战略规划、研发方向选择、投资决策等领域。企业可以利用该框架识别新兴技术领域，提前布局，从而获得竞争优势。政府机构可以利用该框架了解技术发展趋势，制定合理的科技政策。投资机构可以利用该框架评估技术项目的潜力，做出更明智的投资决策。该研究有助于推动技术创新和产业升级。

📄 摘要（原文）

Technology opportunities are critical information that serve as a foundation for advancements in technology, industry, and innovation. This paper proposes a framework based on the temporal relationships between technologies to identify emerging technology opportunities. The proposed framework begins by extracting text from a patent dataset, followed by mapping text-based topics to discover inter-technology relationships. Technology opportunities are then identified by tracking changes in these topics over time. To enhance efficiency, the framework leverages a large language model to extract topics and employs a prompt for a chat-based language model to support the discovery of technology opportunities. The framework was evaluated using an artificial intelligence patent dataset provided by the United States Patent and Trademark Office. The experimental results suggest that artificial intelligence technology is evolving into forms that facilitate everyday accessibility. This approach demonstrates the potential of the proposed framework to identify future technology opportunities.