論文の概要: Summarization, Simplification, and Generation: The Case of Patents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.14860v1
- Date: Fri, 30 Apr 2021 09:28:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-03 13:44:58.638640
- Title: Summarization, Simplification, and Generation: The Case of Patents
- Title(参考訳): 要約,単純化,生成:特許の場合
- Authors: Silvia Casola and Alberto Lavelli
- Abstract要約: 本調査は,特許の特徴と現状のNLPシステムへの疑問,b) 先行研究とその進化を批判的に提示すること,c) さらなる研究が必要である研究の方向性に注意を向けることを目的としたものである。
私たちの知る限りでは、特許領域における生成的アプローチに関する最初の調査である。
- 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: We survey Natural Language Processing (NLP) approaches to summarizing,
simplifying, and generating patents' text. While solving these tasks has
important practical applications - given patents' centrality in the R&D process
- patents' idiosyncrasies open peculiar challenges to the current NLP state of
the art. This survey aims at a) describing patents' characteristics and the
questions they raise to the current NLP systems, b) critically presenting
previous work and its evolution, and c) drawing attention to directions of
research in which further work is needed. To the best of our knowledge, this is
the first survey of generative approaches in the patent domain.
- Abstract(参考訳): 我々は,特許のテキストを要約し,単純化し,生成するための自然言語処理(NLP)アプローチを調査した。
これらの課題を解決する一方で、r&dプロセスにおける特許の集中性を考えると、特許の慣用性は、現在のnlp技術に特有の課題を開く。
本調査は,特許の特徴と現状のNLPシステムへの疑問,b) 先行研究とその進化を批判的に提示すること,c) さらなる研究が必要である研究の方向性に注意を向けることを目的としたものである。
私たちの知る限りでは、特許領域における生成的アプローチに関する最初の調査である。
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