科学技术的发明与创新是推动社会和经济发展的重要力量之一。企业或机构的研发人员为了在新技术的研发中取得领先地位,迫切需要准确地掌握技术发展脉络和预测技术发展趋势。一个可行的办法是对技术演化过程进行梳理并在此基础上激发创新点,进而形成新的研究方向。专利作为一种技术描述的承载物,为技术演化研究提供了重要的数据支撑,因此开展面向专利的技术演化分析方法研究是有意义和应用价值的。专利挖掘面临着诸多挑战,如涉及领域相关的专业术语导致很难从专利中挖掘到准确的技术信息、自然语言构词的复杂性和表达的多样性等。为了应对上述这些挑战,本文在分析专利文献内容的特点基础上,研究面向技术主题词的关系识别方法,并结合TRIZ（Teofiya Resheniya Izobretatelskikh Zadatch）理论完成了专利技术演化图的构建与分析,最后使用数据挖掘领域的专利数据集验证了方法的有效性。开展的具体研究工作如下:1.针对专利文献的内容组成特点,提出了一种面向技术主题词的关系识别方法。该方法先根据背景知识构建领域词典,并使用领域词典监督语料分词并训练词向量,聚类候选主题词生成可以代表专利的主题词。接着,结合识别的主题词与语义标签标记关系数据来训练关系识别模型。然后,使用关系识别模型识别背景、方案、效果三种关系类型的主题词。最后,使用数据挖掘领域的专利数据来验证该方法的有效性。2.针对技术演化分析过程主观性较强的缺点,研究了一种基于TRIZ理论的技术演化分析方法。该方法需要使用面向技术主题词的关系识别方法识别背景、方案、效果三种技术关系。接着,结合TRIZ理论的技术发展S型曲线确定技术的发展阶段。然后,利用分类后的技术关系分别代替当专利文献,并使用主题发现模型发现技术主题。最后,结合专利申请时间生成主题分布概率值的变化图。实验表明,通过分析该方法构建的技术演化图,有利于了解技术演化过程的详情。