DiTTO-LLM: Framework for Discovering Topic-based Technology Opportunities via Large Language Model
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：利用大语言模型发现基于主题的技术机会框架
🎯 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 时序分析 人工智能 主题提取
📋 核心要点
- 现有技术机会识别方法缺乏对技术间时序关系的有效建模，难以准确发现新兴机会。
- DiTTO-LLM框架通过提取专利文本主题，并分析主题随时间的变化，来识别潜在的技术机会。
- 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。
📝 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于人工分析或简单的统计方法，难以捕捉技术之间的复杂关系和演变趋势。这些方法无法有效利用大规模专利数据中蕴含的丰富信息，导致识别效率低下，且难以发现新兴的技术机会。
核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型（LLM）强大的文本理解和生成能力，从专利文本中提取关键主题，并分析这些主题随时间的变化趋势。通过追踪主题的演变，可以发现潜在的技术机会，并预测未来的技术发展方向。
技术框架：DiTTO-LLM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专利文本信息。2) 主题提取：利用大语言模型从专利文本中提取主题，将文本信息映射到主题空间。3) 关系发现：分析不同技术主题之间的关系，构建技术关系网络。4) 机会识别：通过跟踪主题和技术关系随时间的变化，识别新兴的技术机会。框架使用prompt工程来指导LLM进行主题提取和机会识别。
关键创新：该方法的主要创新在于将大语言模型应用于技术机会的识别，并结合时序分析，能够更准确地捕捉技术演变趋势。与传统方法相比，该方法能够自动化地处理大规模专利数据，提高识别效率，并发现更具潜力的技术机会。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用特定prompt指导LLM进行主题提取，以确保提取的主题具有代表性和可解释性。2) 设计合适的时序分析方法，以捕捉主题和技术关系随时间的变化。3) 采用基于聊天的语言模型，通过交互式的方式支持技术机会的发现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DiTTO-LLM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。通过分析美国专利商标局的人工智能专利数据集，该框架发现人工智能技术正在向日常可访问性方向发展，验证了该框架在识别未来技术机会方面的潜力。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于技术战略规划、研发投资决策、新兴产业预测等领域。企业可以利用该框架识别潜在的技术机会，制定更具竞争力的技术发展战略。政府机构可以利用该框架预测新兴产业的发展趋势，制定更有针对性的产业政策。投资者可以利用该框架评估技术项目的投资价值，降低投资风险。
📄 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.