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一种基于机器学习的新兴技术识别方法：以机器人技术为例 机器学习是近年来发展最快的技术之一，它的应用已经渗透到各个领域，包括机器人技术。机器人技术的发展对人类生活和经济产生了深远的影响，而机器学习正是机器人技术发展的核心技术之一。本文将机器学习应用于机器人技术的新兴技术识别方法中，旨在提高技术识别的全面性与颗粒度一致性。 传统文献计量学无法高通量处理数据，分析时未能考虑文献的语义信息。为了解决这个问题，本文提出了一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法。通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理，挖掘论文与专利的语义信息，从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性。 本文还将预见专家组的领域知识与判断融入机器学习过程中，从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力。使用论文与专利每年引用率作为指标，分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。 本研究以机器人技术为例，提取 Web of Science（WoS）论文数据库和 Thomson Innovation（TI）专利数据库的十余万全领域海量数据，识别出机器人领域的新兴技术簇群，并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式。 机器学习在新兴技术识别中的应用可以提高技术识别的准确度和效率。机器学习可以对大量数据进行处理和分析，从而挖掘出隐藏的模式和关系。同时，机器学习也可以与领域专家的知识和判断相结合，以提高技术识别的准确度和有效性。 本文提出的基于机器学习的新兴技术识别方法可以为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。该方法可以应用于机器人技术和其他技术领域，以提高技术识别的全面性与颗粒度一致性，并为技术发展和创新提供有益的支持。 知识点： 1. 机器学习在新兴技术识别中的应用可以提高技术识别的准确度和效率。 2. 机器学习可以对大量数据进行处理和分析，从而挖掘出隐藏的模式和关系。 3. 机器学习与领域专家的知识和判断相结合可以提高技术识别的准确度和有效性。 4. 基于机器学习的新兴技术识别方法可以应用于机器人技术和其他技术领域，以提高技术识别的全面性与颗粒度一致性。 5. 机器学习可以提高技术识别的自动化和智能化水平。 6. 机器学习可以对技术领域下细分技术的潜在新兴模式进行分析和预测。 7. 基于机器学习的新兴技术识别方法可以为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。