Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Patent Mining and Relevance Classification using Transformers

論文の概要: Improving Patent Mining and Relevance Classification using Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03979v1
Date: Sun, 9 May 2021 17:57:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-12 04:45:46.795512
Title: Improving Patent Mining and Relevance Classification using Transformers
Title（参考訳）: トランスを用いた特許マイニングと関連分類の改善
Authors: Th\'eo Ding and Walter Vermeiren and Sylvie Ranwez and Binbin Xu
Abstract要約: 本稿では,事前学習した深層自然言語処理モデルの特許分類における微調整と再訓練の成功について報告する。提案するソリューションは、リコールと精度の指標を維持しながら、作業負荷を削減しながら、いくつかの最先端の処理を組み合わせて目標を達成します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551611
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Patent analysis and mining are time-consuming and costly processes for companies, but nevertheless essential if they are willing to remain competitive. To face the overload induced by numerous patents, the idea is to automatically filter them, bringing only few to read to experts. This paper reports a successful application of fine-tuning and retraining on pre-trained deep Natural Language Processing models on patent classification. The solution that we propose combines several state-of-the-art treatments to achieve our goal - decrease the workload while preserving recall and precision metrics.
Abstract（参考訳）: 特許分析とマイニングは、企業にとって時間とコストのかかるプロセスであるが、競争力を維持するためには必要不可欠である。多くの特許によって引き起こされる過負荷に対処するため、このアイデアは自動的にフィルタし、専門家が読むものはほとんどない。本稿では,事前訓練した深層自然言語処理モデルにおける微調整と再訓練の成果を特許分類に適用する。私たちが提案するソリューションは、リコールと正確なメトリクスを保ちながら、ワークロードを削減するという、最先端の処理を組み合わせることで目標を達成します。

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