論文の概要: PatentTransformer-2: Controlling Patent Text Generation by Structural Metadata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03708v1
• Date: Sat, 11 Jan 2020 03:54:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 09:36:05.903661
• Title: PatentTransformer-2: Controlling Patent Text Generation by Structural Metadata
• Title（参考訳）: Patent Transformer-2: 構造メタデータによる特許文書生成制御
• Authors: Jieh-Sheng Lee and Jieh Hsiang
• Abstract要約: PatentTransformerは、Transformerベースのモデルに基づく特許テキスト生成のためのコードネームです。 この第2バージョンでは、特許における構造メタデータをより活用しています。 我々は、スクラッチからトレーニングされたGPT-2モデルと推論のためのコードをリリースし、読者が自分で特許文書を検証して生成できるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8275108630751844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: PatentTransformer is our codename for patent text generation based on Transformer-based models. Our goal is "Augmented Inventing." In this second version, we leverage more of the structural metadata in patents. The structural metadata includes patent title, abstract, and dependent claim, in addition to independent claim previously. Metadata controls what kind of patent text for the model to generate. Also, we leverage the relation between metadata to build a text-to-text generation flow, for example, from a few words to a title, the title to an abstract, the abstract to an independent claim, and the independent claim to multiple dependent claims. The text flow can go backward because the relation is trained bidirectionally. We release our GPT-2 models trained from scratch and our code for inference so that readers can verify and generate patent text on their own. As for generation quality, we measure it by both ROUGE and Google Universal Sentence Encoder.
• Abstract（参考訳）: PatentTransformerは、Transformerベースのモデルに基づく特許テキスト生成のためのコードネームです。 目標は"Augmented Inventing"です。 この第2バージョンでは、特許における構造メタデータをより活用しています。 構造メタデータは、以前に独立したクレームに加えて、特許権、抽象権、従属権を含む。 メタデータは、モデルが生成する特許テキストの種類を制御する。 また、メタデータ間の関係を利用してテキストからテキストへの生成フローを構築する。例えば、数語からタイトル、タイトルから抽象語への変換、独立したクレームへの抽象化、複数の依存クレームへの独立クレームなどである。 関係が双方向に訓練されているため、テキストフローは後方に進むことができる。 我々は、スクラッチからトレーニングされたGPT-2モデルと推論のためのコードをリリースし、読者が自分で特許文書を検証して生成できるようにした。 世代品質については、rougeとgoogle universal sentence encodingrの両方で測定します。

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