論文の概要: BERT based patent novelty search by training claims to their own
description
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01126v3
- Date: Thu, 4 Mar 2021 13:39:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-05 13:05:03.851757
- Title: BERT based patent novelty search by training claims to their own
description
- Title（参考訳）: BERTをベースとした特許ノベルティ検索のトレーニング
- Authors: Michael Freunek and Andr\'e Bodmer
- Abstract要約: 我々は,BERTの出力を有意義に処理するために,新たなスコアリング方式,関連スコア,あるいは新規スコアを導入する。
特許に関する最初の主張とそれに対応する記述に基づいてBERTを訓練することにより,特許出願の手法を検証した。
BERTの出力は、検索レポートの引用X文書と比較して、関連スコアと結果に基づいて処理されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present a method to concatenate patent claims to their own
description. By applying this method, BERT trains suitable descriptions for
claims. Such a trained BERT (claim-to-description- BERT) could be able to
identify novelty relevant descriptions for patents. In addition, we introduce a
new scoring scheme, relevance scoring or novelty scoring, to process the output
of BERT in a meaningful way. We tested the method on patent applications by
training BERT on the first claims of patents and corresponding descriptions.
BERT's output has been processed according to the relevance score and the
results compared with the cited X documents in the search reports. The test
showed that BERT has scored some of the cited X documents as highly relevant.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特許クレームを自己記述に結合する手法を提案する。
この方法を適用することで、BERTはクレームの適切な記述を訓練する。
このようなトレーニングされたBERT (claim-to-description- BERT) は、特許の新規性に関する記述を識別することができる。
さらに,BERTの出力を有意に処理するために,新たなスコアリング方式,関連スコア,あるいは新規スコアを導入する。
特許に関する最初の主張とそれに対応する記述に基づいてBERTを訓練することにより,特許出願の手法を検証した。
BERTの出力は、検索レポートの引用X文書と比較して、関連スコアと結果に基づいて処理されている。
テストの結果、BERTは引用されたX文書のいくつかを非常に関連性が高いと評価した。
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