万方检测创新点识别方法包括基于数据挖掘的模式识别、基于机器学习的特征提取、基于深度学习的知识表示等多种技术。其中，基于数据挖掘的模式识别是利用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出潜在的创新模式和规律，为创新点的识别提供重要支持。基于机器学习的特征提取则是通过对特征数据的学习和训练，实现对创新点特征的有效提取和识别。而基于深度学习的知识表示则是通过构建深层神经网络模型，实现对创新点知识的高效表征和识别。这些方法在科研、技术创新和产业发展中具有重要的应用前景。

万方检测创新点识别方法的研究方向主要包括文本挖掘、图像识别、自然语言处理等多个领域。在文本挖掘方面，研究者通过对科技文献、专利信息等大数据的分析和挖掘，实现对创新点的自动识别和分类。在图像识别方面，利用计算机视觉和图像处理技术，实现对创新点图像信息的智能识别和分析。而在自然语言处理方面，通过对科技文献、专利申请等文本信息的语义分析和理解，实现对创新点的自动识别和提取。这些方法的不断创新和应用，将为科研人员和创新企业提供更多更好的创新点识别解决方案。