論文の概要: A Novel Patent Similarity Measurement Methodology: Semantic Distance and
Technological Distance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16767v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 07:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-31 15:38:35.091953
- Title: A Novel Patent Similarity Measurement Methodology: Semantic Distance and
Technological Distance
- Title（参考訳）: 新しい特許類似度測定手法:意味的距離と技術的距離
- Authors: Yongmin Yoo, Cheonkam Jeong, Sanguk Gim, Junwon Lee, Zachary Schimke,
Deaho Seo
- Abstract要約: 本稿では,特許間の類似性を測定するためのハイブリッド手法を提案する。
BERTを用いて特許文書に基づいて意味的類似度を測定し,Jaccardの類似度を用いてIPCコードとの技術的類似度を計算し,2つの類似度に重みを割り当ててハイブリダイゼーションを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Measuring similarity between patents is an essential step to ensure novelty
of innovation. However, a large number of methods of measuring the similarity
between patents still rely on manual classification of patents by experts.
Another body of research has proposed automated methods; nevertheless, most of
it solely focuses on the semantic similarity of patents. In order to tackle
these limitations, we propose a hybrid method for automatically measuring the
similarity between patents, considering both semantic and technological
similarities. We measure the semantic similarity based on patent texts using
BERT, calculate the technological similarity with IPC codes using Jaccard
similarity, and perform hybridization by assigning weights to the two
similarity methods. Our evaluation result demonstrates that the proposed method
outperforms the baseline that considers the semantic similarity only.
- Abstract（参考訳）: 特許間の類似性を測定することは、イノベーションの新規性を保証するための重要なステップである。
しかし、多くの特許間の類似性を測定する方法は、専門家による手作業による特許の分類に依存している。
別の研究機関が自動化手法を提案しているが、そのほとんどが特許の意味的類似性だけに焦点を当てている。
これらの制約に対処するために,特許間の類似性を自動的に測定するハイブリッド手法を提案する。
BERTを用いて特許文書に基づいて意味的類似度を測定し,Jaccardの類似度を用いてIPCコードとの技術的類似度を計算し,2つの類似度に重みを割り当ててハイブリダイゼーションを行う。
評価結果は,提案手法が意味的類似性のみを考慮したベースラインよりも優れていることを示す。
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