《基于专利引文分析与深度学习的新兴技术识别方法研究》为作者：肖冬梅最新的研究成果，本论文的主要观点为为了解决新兴技术的识别问题,提出一种基于专利引文分析与深度学习的新兴技术识别方法。以美国专利商标局已授权的发明专利的作为引文数据，通过对引文数据分析选出具有代表性的特征项，利用特征项按不同年份对经过预处理的特征矩阵文件进行聚类，形成验证模型的训练和测试样本，并采用深度信念网络来构建新兴技术的识别模型。实验表明，该方法可以客观快速的对专利数据进行新兴技术标注。同时，采用深度信念网络的识别模型具有较高的新兴技术识别正确率和广泛的适用性。现欲投《图书与情报》，不知是否符合录用要求，望您批评与指正。