2016年我国发布了《国家创新驱动实施发展战略纲要》,将国家对创新的关注提到了前所未有的高度。“创新驱动,情报先行”,科技创新需要确定创新的方向、步骤以及方法等,准确的做出前瞻性科技预测对于科技创新的成败起着决定性作用。从企业来看,科技预测关系企业的存亡;从国家角度来看,科技预测则能为科技部门的规划部署提供良好的智库支持。然而科技创新领域自身的发展、科技创新政策与战略的新的变化使得科技创新的情报需求也发生了变化,在推动实施创新驱动发展战略的过程中,在新形势下如何做好“耳目、尖兵、参谋”等对情报工作提出新的挑战[1]。目前的科技预测根据数据源的不同,主要有基于专利和学术论文两种,但是这两种数据源都存在时滞性的问题,造成科技预测结果不够具有预见性。根据研究方法的不同,目前科技预测的方法主要有定性分析和定量分析以及通过文本数据挖掘的方法。定性分析方法主要是德尔菲法,该方法是利用专家群体的智慧来预见未来的技术发展,因此科技预测结果很容易带有主观色彩,而且该方法耗时耗力,准确性和可靠性都比较低。定量分析弥补了定性分析方法缺乏数据支撑的问题,但仍存在一定的局限性:目前定量分析的方法都只是停留在外部指标的分析,并没有深入到文本的内部,挖掘文本内容中的重要技术信息。随着网络和自然语言处理技术的发展,利用更具前瞻性的科技规划文本作为数据源,利用文本数据挖掘的方法实现全文本的科技信息抽取,并构建未来科技路线图,从而进行科技创新预测的方法得以实现。本研究的主要研究内容主要包括四个部分:（1）调研目前国内外科技预测和科技路线图的最新进展研究。（2）提出一种基于语言特征规律的语义标注和信息抽取方法,总结规划文本的语言规律,并制定功能性信息的标注和抽取规则。（3）提出一种基于规划文本的未来科技路线图的构建方法,将从规划文本中抽取的信息进行整理和总结的基础上,加上时间标签属性和发展强度属性,形成动态的未来科技路线图。实验结果表明,本文提出的基于规划文本的未来科技路线图构建研究方法能够更为前瞻的对科技创新方向进行有效、准确的预测。