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/2402.00421v2
Date: Tue, 5 Mar 2024 03:45:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 00:39:37.769318
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: 特許の訴追において、OAs(Office Actions)に対するタイムリーかつ効果的な対応は、特許の確保に不可欠である。本稿では,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 (LLM) Enhanced PARIS (LE-PARIS)を紹介する。これらのシステムは、AIと連携してOA応答を処理する際の特許弁護士の効率を高めるように設計されている。
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 securing patents. However, past automation and artificial intelligence research have largely overlooked this aspect. To bridge this gap, our study introduces the Patent Office Action Response Intelligence System (PARIS) and its advanced version, the Large Language Model (LLM) Enhanced PARIS (LE-PARIS). These systems are designed to enhance the efficiency of patent attorneys in handling OA responses through collaboration with AI. 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. To validate the effectiveness of the systems, we have employed a multi-paradigm analysis using the USPTO Office Action database and longitudinal data based on attorney interactions with our systems over six years. Through five studies, we have examined the constructiveness of OA topics (studies 1 and 2) using topic modeling and our proposed Delphi process, the efficacy of our proposed hybrid LLM-based recommender system tailored for OA responses (study 3), the quality of generated responses (study 4), and the systems' practical value in real-world scenarios through user studies (study 5). The results indicate that both PARIS and LE-PARIS significantly achieve key metrics and have a positive impact on attorney performance.
Abstract（参考訳）: 特許訴追において、oas(office actions)に対するタイムリーで効果的な対応は特許の確保に不可欠である。しかし、過去の自動化と人工知能の研究は、この側面をほとんど見落としてきた。このギャップを埋めるために,特許庁行動応答情報システム (PARIS) とその先進的なバージョンであるLarge Language Model (LLM) Enhanced PARIS (LE-PARIS) を導入した。これらのシステムは、AIと連携してOA応答を処理する際の特許弁護士の効率を高め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。システムの有効性を検証するために,USPTO Office Actionデータベースと,我々のシステムとの弁護士インタラクションに基づく縦断データを用いたマルチパラダイム分析を行った。 5つの研究を通して,話題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応答に適したLLMベースのハイブリッドレコメンデータシステムの有効性(研究3),生成した応答の品質(研究4),ユーザスタディによる現実シナリオにおけるシステム実践的価値(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となり,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明らかとなった。

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