論文の概要: Patent Sentiment Analysis to Highlight Patent Paragraphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09741v1
- Date: Sat, 6 Nov 2021 13:28:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-21 16:24:17.558505
- Title: Patent Sentiment Analysis to Highlight Patent Paragraphs
- Title(参考訳): ハイライト特許パラグラフに対する特許感性分析
- Authors: Renukswamy Chikkamath, Vishvapalsinhji Ramsinh Parmar, Christoph
Hewel, and Markus Endres
- Abstract要約: 特許文書が与えられた場合、異なるセマンティックアノテーションを識別することは興味深い研究の側面である。
手動の特許分析の過程で、より読みやすくするために、段落をマークして意味情報を認識することが実際である。
この作業は、セマンティック情報を自動的に強調する特許実践者を支援し、機械学習の適性を利用して持続的で効率的な特許分析を作成するのに役立つ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Given a patent document, identifying distinct semantic annotations is an
interesting research aspect. Text annotation helps the patent practitioners
such as examiners and patent attorneys to quickly identify the key arguments of
any invention, successively providing a timely marking of a patent text. In the
process of manual patent analysis, to attain better readability, recognising
the semantic information by marking paragraphs is in practice. This semantic
annotation process is laborious and time-consuming. To alleviate such a
problem, we proposed a novel dataset to train Machine Learning algorithms to
automate the highlighting process. The contributions of this work are: i) we
developed a multi-class, novel dataset of size 150k samples by traversing USPTO
patents over a decade, ii) articulated statistics and distributions of data
using imperative exploratory data analysis, iii) baseline Machine Learning
models are developed to utilize the dataset to address patent paragraph
highlighting task, iv) dataset and codes relating to this task are open-sourced
through a dedicated GIT web page:
https://github.com/Renuk9390/Patent_Sentiment_Analysis and v) future path to
extend this work using Deep Learning and domain specific pre-trained language
models to develop a tool to highlight is provided. This work assist patent
practitioners in highlighting semantic information automatically and aid to
create a sustainable and efficient patent analysis using the aptitude of
Machine Learning.
- Abstract(参考訳): 特許文書が与えられた場合、異なるセマンティックアノテーションを識別することは興味深い研究の側面である。
テキストアノテーションは、試験官や特許弁護士のような特許実務者が、発明の鍵となる議論を迅速に特定し、特許文書のタイムリーなマーク付けを順次提供するのに役立つ。
手動の特許分析の過程で、より読みやすくするために、段落をマークして意味情報を認識することが実際である。
この意味的アノテーションプロセスは手間がかかり、時間がかかります。
このような問題を緩和するために,機械学習アルゴリズムを訓練し,ハイライト処理を自動化する新しいデータセットを提案する。
この作品の貢献は次のとおりである。
i)USPTO特許を10年以上にわたってトラバースすることで,150kのサンプルを多種多様な新しいデータセットを開発した。
二 命令的探索的データ分析によるデータの明瞭な統計及び分布
三 特許段落強調課題に対処するためにデータセットを利用するためのベースライン機械学習モデルを開発すること。
iv) このタスクに関連するデータセットとコードは、専用のGIT Webページを通じてオープンソース化されている。
v)Deep Learningとドメイン固有の事前学習言語モデルを用いてこの作業を拡張し、ハイライトするツールを開発するための今後の道程が提供される。
この作業は、セマンティック情報を自動的に強調する特許実践者を支援し、機械学習の適性を利用して持続的で効率的な特許分析を作成するのに役立つ。
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