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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