moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2019.25.2.018 606 МЕТОД АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ПАТЕНТНОГО МАССИВА METHOD OF ANALYSIS OF INNOVATIVE TRENDS BASED ON PATENT CORPUS Фоменкова Марина Александровна Fomenkova Marina Alexandrovna mfa92@yandex.ru aff-1 Коробкин Дмитрий Михайлович Korobkin Dmitry Mikhailovich dkorobkin80@mail.ru aff-2 Фоменков Сергей Алексеевич Fomenkov Sergey Alekseevich saf550@yandex.ru aff-3 Колесников Сергей Григорьевич Kolesnikov Sergey Grigorievich sk375@bk.ru aff-4 Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University Волгоградский государственный технический университет Volgograd State Technical University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2019.25.2.018 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Развитие методов обработки естественного языка позволило использовать структуры SAO (Subject-Action-Object, Субъект-Действие-Объект) в качестве мощного инструмента для выявления связанных понятий в текстовых данных. В данной статье представлен метод анализа инновационных тенденций посредством детектирования и анализа патентной активности, выявления новых технологических возможностей, ключевых современных технологии и изобретений на основе извлеченных из патентного массива SAO структур. Был разработан пятиэтапный алгоритм подбора патентов, выделения SAO структур, их расширения, кластеризации, а также построения технологических карт. Данные карты визуализируют развитие подклассов патентов, выявленных посредством кластерного анализа, и технологий с течением времени. Помимо выявления технологических возможностей описанный подход может быть применен для построения карт для изучения тенденций развития конкурентов. В отличие от карты трендов, разработанной с использованием патентов всех заявителей, эта карта конкурентов ограничивает свое внимание одной организацией. Карта для каждой компании визуализирует акцент развития технологий в компании, позволяя проводить сравнительный анализ между компаниями. На основе этой карты компания может определить конкурентов, обладающих дополнительными технологиями, и понять технологические преимущества и недостатки целевой области.

This paper presents a method for analyzing innovation trends through the detection and analysis of patent activity, the identification of new technological capabilities, key modern technologies and inventions. As part of this study, it is proposed to use a method based on structures extracted from the SAO patent corpus. A five-step method has been developed for identifying SAO structures, expanding them, clustering, and also building flow sheets. This approach can be applied to the analysis of technological trends (trend mapping). This map visualizes the development of subclasses of patents identified through cluster analysis and technology over time. In addition to identifying technological capabilities, the described approach can be applied to construct maps to study the trends of competitors. Unlike a trend map developed using all applicants' patents, this competitor card limits its attention to a single organization. A map for each company visualizes the focus of technology development in the company, allowing for a comparative analysis between companies. Based on this map, the company can identify competitors with additional technologies and understand the technological advantages and disadvantages of the target area.

 технологические возможности обработка естественного текста sао патенты technological opportunities natural language processing sao patents Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Фоменкова М.А., Коробкин Д.М., Кравец А.Г., Фоменков С.А. Методика идентификации SАО структур. Математические методы в технике и технологиях - ММТТ. 2017. Т. 5. С. 85-88. Lee, J., Kim, C., & Shin, J. (2017). Technology opportunity discovery to R&D planning: Key technological performance analysis. Technological Forecasting and Social Change, 119, 53–63. Lee, J., Kim, C., & Shin, J. (2017). Technology opportunity Guo, J., Wang, X., Li, Q., & Zhu, D. (2016). Subject–action–object-based morphology analysis for determining the direction of technological change. Technological Forecasting and Social Change, 105, 27–40. Moehrle, M. G., Walter, L., Geritz, A., & Muller, S. (2005). Patent-based inventor profiles as a basis for human resource decisions in research and development. R&D Management, 35(5), 513–524. No, H. J., & Lim, H. (2009). Exploration of nanobiotechnologies using patent data. The Journal of Intellectual Property, 4(3), 109–129. Park, H., Yoon, J., & Kim, K. (2011). Identifying patent infringement using SAO based semantic technological similarities. Scientometrics, 90(2), 515– 529. Wang, X., Wang, Z., Huang, Y., Liu, Y., Zhang, J., Heng, X., et al. (2017). Identifying R&D partners through subject–action–object semantic analysis in a problem & solution pattern. Technology Analysis & Strategic Management, 29, 1–14. Wich, Y., Warschat, J., Spath, D., Ardilio, A., König-Urban, K., & Uhlmann, E. (2013, July). Using a text mining tool for patent analyses: Development of a new method for the repairing of gas turbines. In 2013 Proceedings of PICMET’13 Technology Management in the IT-Driven Services (PICMET) (pp. 1010–1016). IEEE. Yoon, J., & Kim, K. (2011b). Identifying rapidly evolving technological trends for R&D planning using SAO-based semantic patent networks. Scientometrics, 88(1), 213–228. Zhang, Y., Zhou, X., Porter, A. L., & Gomila, J. M. V. (2014). How to combine term clumping and technology roadmapping for newly emerging science & technology competitive intelligence: “Problem & solution” pattern based semantic TRIZ tool and case study. Scientometrics, 101(2), 1375–1389. Yoon, J., & Kim, K. (2012a). Detecting signals of new technological opportunities using semantic patent analysis and outlier detection. Scientometrics, 90(2), 445–461. Yoon, B., Park, I., &Coh, B. Y. (2014). Exploring technological opportunities by linking technology and products: Application of morphology analysis and text mining. Technological Forecasting and Social Change, 86, 287–303. Коробкин Д.М., Гордеев Н.А., Фоменков С.А., Дыков М.А. Метод выявления патентных трендов на основе описаний технических функций. Известия Волгоградского государственного технического университета. 2018. № 5 (215). С. 56-60. Korobkin D.M., Fomenkov S.A., Kolesnikov S.G., Al'-Hadsha F.A.H. Sintezianalizfizicheskihprincipovdejstviyatekhnicheskihsistem s ispol'zovaniemsetej Petri. IzvestiyaVolgogradskogogosudarstvennogotekhnicheskogouniversiteta. 2018. № 8 (218). S. 83-88.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.