論文の概要: Improving reference mining in patents with BERT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01039v3
• Date: Wed, 10 Mar 2021 11:26:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 04:53:35.982143
• Title: Improving reference mining in patents with BERT
• Title（参考訳）: BERTによる特許における参照マイニングの改善
• Authors: Ken Voskuil and Suzan Verberne
• Abstract要約: 本研究では,条件付きランダムフィールド (CRF) とフレイアを用いて参照抽出を行う。 最良のモデルでは、3万の特許の膨大なコレクションをラベル付けし、引用を抽出し、それらをWeb of Scienceデータベースの出版物にマッチさせます。 従来のトレーニングデータやメソッドよりも50%の参照を抽出します。合計で735万参照。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.698280399449707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we address the challenge of extracting scientific references from patents. We approach the problem as a sequence labelling task and investigate the merits of BERT models to the extraction of these long sequences. References in patents to scientific literature are relevant to study the connection between science and industry. Most prior work only uses the front-page citations for this analysis, which are provided in the metadata of patent archives. In this paper we build on prior work using Conditional Random Fields (CRF) and Flair for reference extraction. We improve the quality of the training data and train three BERT-based models on the labelled data (BERT, bioBERT, sciBERT). We find that the improved training data leads to a large improvement in the quality of the trained models. In addition, the BERT models beat CRF and Flair, with recall scores around 97% obtained with cross validation. With the best model we label a large collection of 33 thousand patents, extract the citations, and match them to publications in the Web of Science database. We extract 50% more references than with the old training data and methods: 735 thousand references in total. With these patent-publication links, follow-up research will further analyze which types of scientific work lead to inventions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特許から科学的参照を抽出することの課題に対処する。 本稿では,この課題をシーケンスラベリングタスクとしてアプローチし,BERTモデルの長列抽出におけるメリットについて検討する。 科学文献への特許の言及は、科学と産業の関係を研究するために重要である。 ほとんどの先行研究は、この分析のために、特許アーカイブのメタデータで提供されるフロントページ引用のみを使用する。 本稿では,条件付き確率場 (crf) と flair を用いた参照抽出のための事前作業について述べる。 トレーニングデータの品質を改善し,ラベル付きデータ(BERT, BioBERT, sciBERT)に基づいて3つのBERTモデルをトレーニングする。 トレーニングデータの改善によって,トレーニングモデルの品質が大幅に向上することが分かりました。 さらに、BERTモデルはCRFとFrairを破り、クロスバリデーションで97%のリコールスコアを得た。 最良のモデルでは、3万の特許の膨大なコレクションをラベル付けし、引用を抽出し、それらをWeb of Scienceデータベースの出版物にマッチさせる。 従来のトレーニングデータとメソッドより50%多く参照し、合計で735万参照している。 これらの特許公開リンクにより、後続の研究は、どの種類の科学的研究が発明につながるかをさらに分析する。

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