論文の概要: Natural Language Processing in Patents: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04105v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 18:30:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 22:45:05.778830
• Title: Natural Language Processing in Patents: A Survey
• Title（参考訳）: 特許における自然言語処理に関する調査
• Authors: Lekang Jiang, Stephan Goetz,
• Abstract要約: 重要な技術的および法的情報をカプセル化した特許は、自然言語処理(NLP)アプリケーションのための豊富なドメインを提供する。 NLP技術が発展するにつれて、大規模言語モデル(LLM)は一般的なテキスト処理や生成タスクにおいて優れた能力を示してきた。 本稿は,NLP研究者に,この複雑な領域を効率的にナビゲートするために必要な知識を付与することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Patents, encapsulating crucial technical and legal information, present a rich domain for natural language processing (NLP) applications. As NLP technologies evolve, large language models (LLMs) have demonstrated outstanding capabilities in general text processing and generation tasks. However, the application of LLMs in the patent domain remains under-explored and under-developed due to the complexity of patent processing. Understanding the unique characteristics of patent documents and related research in the patent domain becomes essential for researchers to apply these tools effectively. Therefore, this paper aims to equip NLP researchers with the essential knowledge to navigate this complex domain efficiently. We introduce the relevant fundamental aspects of patents to provide solid background information, particularly for readers unfamiliar with the patent system. In addition, we systematically break down the structural and linguistic characteristics unique to patents and map out how NLP can be leveraged for patent analysis and generation. Moreover, we demonstrate the spectrum of text-based patent-related tasks, including nine patent analysis and four patent generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 重要な技術的および法的情報をカプセル化した特許は、自然言語処理(NLP)アプリケーションのための豊富なドメインを提供する。 NLP技術が発展するにつれて、大規模言語モデル(LLM)は一般的なテキスト処理や生成タスクにおいて優れた能力を示してきた。 しかし、特許分野におけるLLMの応用は、特許処理の複雑さのため、未調査であり、未開発のままである。 特許分野における特許文書のユニークな特徴と関連研究を理解することは、研究者がこれらのツールを効果的に適用する上で不可欠である。 そこで本稿は,NLP研究者に,この複雑な領域を効率的にナビゲートするために必要な知識を付与することを目的とする。 特に,特許制度に不慣れな読者に対して,特許の基本的側面をしっかりとした背景情報を提供するために紹介する。 さらに、我々は、特許に特有の構造的・言語的特徴を体系的に分解し、特許分析と生成にどのようにNLPを活用できるかを図示する。 さらに,9つの特許分析と4つの特許生成タスクを含む,テキストベースの特許関連タスクのスペクトルを実証する。

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