你好！作为资深学术助手，我已对你提供的80篇论文数据进行了深度梳理与分析。这些论文大部分标注为2026年发表（属于预出版或未来趋势预测性质的数据），集中反映了大模型（LLM）与生成式AI深度重构专利分析范式的转折点。

以下是严格按照五个部分进行的学术动态分析报告：

I. 主题归纳

本期论文主要围绕“AI驱动的专利智能分析”这一核心议题展开，传统计量方法正在被深度学习和语义理解模型迅速取代。主要研究方向归纳如下：

1. 专利文本挖掘与大模型应用（Patent Text Mining & LLMs）

   • 核心内容： 利用BERT、GPT等大模型进行专利自动分类、关键短语提取、技术功效矩阵构建。
   • 代表论文： [1] 脑卒中创新量化（LLM应用）；[11] SRDI企业颠覆性创新（LLM文本分析）；[22] 广东AI专利测度（BERT）；[30] 基于LLM的分类法构建；[42] LLM+BERT关键词提取。

2. 专利图像分析与多模态融合（Patent Image Analysis & Multimodal）

   • 核心内容： 针对专利附图（流程图、结构图）的深度解析，以及医学影像与专利技术的交叉验证。注意：本期数据中有大量医学临床论文被标记了“patent image analysis”关键词（如[33][34][39]），这属于关键词歧义（Patent在医学中指“通畅”如Patent Foramen Ovale，而在法律中指“专利”）。剔除歧义后，真正的专利图像分析研究较少，但[58][60]等展示了图像技术在技术验证中的潜力。

3. 技术预测与进化分析（Technology Forecasting & Evolution）

   • 核心内容： 识别新兴技术、预测技术生命周期、探测颠覆性创新。
   • 代表论文： [32] 汽车双碳技术预测（LDA+共现网络）；[63] 建筑机器人技术机会评估；[65] 可持续技术进化框架；[66] 氢能与锂电交通技术进化。

4. 专利分类与知识图谱（Classification & Knowledge Graphs）

   • 核心内容： 构建异构专利图谱、多标签分类、自动化分类系统。
   • 代表论文： [6] 弱监督深度学习识别领域专利；[38] 对比学习增强的少样本分类；[55] 数字企业创新网络（专利引用）；[62] 异构专利图谱提示学习；[79] AI增强的技术融合测度（异构图+语义学习）。

期刊点评：

• 《World Patent Information》：专利情报领域的旗舰刊物，近期重点转向AI方法论的实证研究（如[6][31][42]），偏好技术与应用结合的文章。
• 《Scientometrics》：科学计量学顶刊，侧重于指标设计与宏观趋势分析（如[9][14][79]），对方法论的数学严谨性要求高。
• 《Technological Forecasting and Social Change》：技术预测领域顶刊，关注技术演化背后的社会经济动因（如[65]）。
• 《Journal of Big Data》/《Information Processing & Management》：计算机类期刊，主要发表算法改进型论文（如[8][75]），侧重模型性能（F1-score等）。

新兴方法论识别：

• 提示学习（Prompt Learning）在专利图谱中的应用：[62] 提出Heterogeneous Patent Graph Prompt Learning，标志着从单纯的图神经网络向图+提示词微调的转变。
• 检索增强生成（RAG）的雏形：[38] 提出了检索增强的少样本框架（Retrieval-augmented few-shot framework），解决了专利分类中标签稀疏的问题。

II. 发展趋势

1. 数据分析深度演进：从“关键词统计”向“语义理解”跨越
传统的基于IPC分类号和关键词共现的分析（如[28][45]）依然存在，但高水平研究已全面转向深度语义理解。

• 结构化信息：仅利用分类号、引用关系的研究占比下降。
• 全文理解：[1][42] 展示了LLM处理专利全文的能力，不再局限于摘要，开始尝试理解权利要求书（Claims）中的逻辑。
• 多模态缺失：尽管有“patent image analysis”关键词，但针对专利工程图纸与文本结合的多模态深度学习研究在本期数据中相对稀缺，是一个明显的缺口。

2. 技术表征物演进：聚焦“绿色”与“智能”

• 双碳与绿色技术：大量研究集中在气候变化、低碳城市、微藻产品、电动汽车（[9][25][27][32]）。技术表征从单一技术点转向“生态系统”和“监管框架”。
• AI与硬科技：[22] 利用BERT测度AI专利，[63] 分析建筑机器人。研究对象从通用软件转向具体的硬科技应用场景。

3. 与新技术的交叉融合

• LLM + Bibliometrics：[1] 直接提出了“Large Language Model Bibliometric Analysis”的概念，预示着传统计量学正在被生成式AI重写。
• Graph + Semantic：[79] 结合异构图和语义学习来测度技术融合，解决了传统引用网络无法捕捉内容相似性的问题。

III. 研究脉络中的推进情况

核心脉络梳理：
专利分析领域正处于第三范式（计算知识发现）向第四范式（AI生成与推理）过渡的阶段。

• 本期论文的位置： 大部分处于尝试将通用AI模型（如BERT, GPT）适配到专利特定领域的阶段。
  • [30] 探讨了利用LLM半自动构建分类法，这是对传统人工构建分类体系的重大推进。
  • [8] 提出了基于产品生命周期的多维分类，试图打破IPC分类号的静态限制，引入动态的时间维度。

标志性方法突破：

1. 对比学习（Contrastive Learning）引入专利分类：[38] 在多标签专利分类中引入对比学习，有效解决了专利数据长尾分布和标注样本少的问题，是方法论上的重要突破。

2. 异构图提示学习（Heterogeneous Graph Prompt Learning）：[62] 将NLP中的Prompt概念引入图数据挖掘，提升了在稀疏数据下的分类性能。

IV. 研究空白、期刊特征、后续选题

1. 尚未被充分探索的方向（研究空白）

• 专利法律风险的AI预测：目前的分析多集中在技术趋势和分类，鲜有论文利用LLM预测专利诉讼风险、无效可能性或侵权判定（虽然[68]提到了AI在IP侵权预防中的应用，但主要是综述）。
• 真正的多模态专利分析：目前的“图像分析”多为医学误标。专利工程图纸（2D）与3D模型重构，以及图文一致性检测，是巨大的技术空白。
• 生成式专利规避设计：利用GenAI不仅做分析，更进一步做“反向设计”或“规避设计”辅助，目前仅有[41]略微涉及TRIZ与文本挖掘结合。

2. 选题建议

• 针对情报学/计算机交叉领域：

  • 题目建议： 基于多模态大模型的专利侵权风险自动化评估系统研究
  • 思路： 结合专利权利要求书（文本）和附图（图像），利用多模态大模型（如GPT-4V或Gemini）进行图文对齐，识别潜在的侵权特征。

• 针对经济管理/公共政策领域：

  • 题目建议： 大模型视角下的“卡脖子”技术识别与国产替代路径演化分析
  • 思路： 仿照[1]和[22]，利用LLM深度解析美国实体清单企业的专利组合，构建技术依赖度知识图谱，分析技术封锁后的创新路径偏移。

• 针对医学/工程交叉领域（纠正关键词歧义）：

  • 题目建议： 医疗器械专利图谱与临床试验结果的一致性校验分析
  • 思路： 结合[35]（器官芯片）和[73]（胶囊内镜）等具体技术，对比专利宣称的技术功效与后续临床试验（如ClinicalTrials.gov数据）的实际效果，建立“技术-临床”转化效率模型。

V. 参考文献列表

[1] Marcus A, Lockwood-Taylor G, Rueckert D, Bentley P. Quantifying Innovation in Stroke: Large Language Model Bibliometric Analysis. Journal of Medical Internet Research, 2026. DOI: 10.2196/70754

[2] Sofean M. Identification of domain-relevant patents via weakly supervised deep learning. World Patent Information, 2026. DOI: 10.1016/j.wpi.2026.102434

[3] Zhang Z, Yan X. A patent push method and system based on the product life cycle multi-dimensional classification. Journal Of Big Data, 2026. DOI: 10.1186/s40537-026-01382-z

[4] Elsen M, Tietze F. Quantifying organisational-level climate innovation performance: measuring climate value of patent portfolios. Scientometrics, 2026. DOI: 10.1007/s11192-025-05448-2

[5] Chen Y, Tan J, Yang T, Liu R. Measurement and Spatiotemporal Evolution Characteristics of Artificial Intelligence Invention Patents in Guangdong Based on the BERT Large Language Model. SHILAP Revista de lepidopterología, 2026. URL: https://doaj.org/article/2eb48a85556641f18d26cad7518c9324

[6] Sun K, Xing Z, Daim T, Karaman Akgül A. From Patents to Foresight: Identifying Dual-Carbon Technologies in the Automotive Sector With LDA and Co-Occurrence Networks. IEEE Transactions on Engineering Management, 2026. DOI: 10.1109/tem.2026.3656321

[7] Wu Z, Li X, Cui G, Chen S. Contrastive learning enhanced retrieval-augmented few-shot framework for multi-label patent classification. PLoS ONE, 2026. DOI: 10.1371/journal.pone.0341118

[8] Mu Y, Liu M, Zhang H, Gan Z, Zhu G. Towards efficient patent analysis: A large language model and BERT-refined methodology for keyphrase extraction. World Patent Information, 2026. DOI: 10.1016/j.wpi.2026.102435

[9] Zeng X, Lai P, Wang C, Dai Q. Heterogeneous Patent Graph Prompt Learning. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026. DOI: 10.1016/j.engappai.2026.113959

[10] Deng S, Jia R, Luan C, Wu M, Zhang Y. AI-enhanced multi-dimensional measurement of technological convergence through heterogeneous graph and semantic learning. Scientometrics, 2026. DOI: 10.1007/s11192-025-05512-x