Fugu-MT 論文翻訳(概要): From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with Recommender Systems and Collaborative Large Language Models

論文の概要: From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with Recommender Systems and Collaborative Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00421v1
Date: Thu, 1 Feb 2024 08:37:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-02 16:02:45.350449
Title: From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with Recommender Systems and Collaborative Large Language Models
Title（参考訳）: PARISからLE-PARISへ:レコメンダシステムと協調型大規模言語モデルによる特許応答自動化に向けて
Authors: Jung-Mei Chu, Hao-Cheng Lo, Jieh Hsiang, and Chun-Chieh Cho
Abstract要約: 本稿では,特許庁アクションレスポンスインテリジェンスシステム(PARIS)とその先進版であるLarge Language Model Enhanced PARIS(LE-PARIS)について紹介する。これらのシステムは、Office Actionsレスポンスの協調処理において、特許弁護士の効率を向上するために設計されている。検証には,USPTO Office Actionデータベースを用いたマルチパラダイム分析と,6年間にわたる我々のシステムとの弁護士関係の経時的データが含まれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In patent prosecution, timely and effective responses to Office Actions (OAs) are crucial for acquiring patents, yet past automation and AI research have scarcely addressed this aspect. To address this gap, our study introduces the Patent Office Action Response Intelligence System (PARIS) and its advanced version, the Large Language Model Enhanced PARIS (LE-PARIS). These systems are designed to expedite the efficiency of patent attorneys in collaboratively handling OA responses. The systems' key features include the construction of an OA Topics Database, development of Response Templates, and implementation of Recommender Systems and LLM-based Response Generation. Our validation involves a multi-paradigmatic analysis using the USPTO Office Action database and longitudinal data of attorney interactions with our systems over six years. Through five studies, we examine the constructiveness of OA topics (studies 1 and 2) using topic modeling and the proposed Delphi process, the efficacy of our proposed hybrid recommender system tailored for OA (both LLM-based and non-LLM-based) (study 3), the quality of response generation (study 4), and the practical value of the systems in real-world scenarios via user studies (study 5). Results demonstrate that both PARIS and LE-PARIS significantly meet key metrics and positively impact attorney performance.
Abstract（参考訳）: 特許の訴追において、Office Actions(OAs)に対するタイムリーかつ効果的な対応は特許取得に不可欠だが、過去の自動化とAI研究はこの側面にほとんど対処していない。このギャップに対処するために,特許庁行動応答情報システム(PARIS)とその先進版であるLarge Language Model Enhanced PARIS(LE-PARIS)を紹介した。これらのシステムは、OA応答の協調処理において特許弁護士の効率を向上するように設計されている。システムの主な特徴は、OAトピックデータベースの構築、レスポンステンプレートの開発、Recommender SystemsとLLMベースのレスポンス生成の実装である。検証には,USPTO Office Actionデータベースを用いたマルチパラダイム分析と,6年間にわたる我々のシステムとの弁護士関係の経時的データが含まれる。 5つの研究を通して,トピックモデリングと提案したDelphiプロセスを用いたOAトピックの構築性,OA(LLMベースと非LLMベースの両方)に適したハイブリッドレコメンデータシステムの有効性(研究3),応答生成の質(研究4),ユーザスタディによる実環境シナリオにおけるシステムの有用性(研究5)について検討した。その結果,PARISとLE-PARISはともに重要な指標を満たし,弁護士のパフォーマンスに肯定的な影響を及ぼすことが示された。

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