論文の概要: LLM-based Extraction of Contradictions from Patents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14258v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 09:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:48:00.561490
• Title: LLM-based Extraction of Contradictions from Patents
• Title（参考訳）: LLMによる特許からのコントラクテーションの抽出
• Authors: Stefan Trapp, Joachim Warschat,
• Abstract要約: 本稿では,Prompt Engineeringに基づく特許文書からTRIZの矛盾を抽出する手法を提案する。 以上の結果から,GPT-4 は既存のアプローチの真に代替するものであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Already since the 1950s TRIZ shows that patents and the technical contradictions they solve are an important source of inspiration for the development of innovative products. However, TRIZ is a heuristic based on a historic patent analysis and does not make use of the ever-increasing number of latest technological solutions in current patents. Because of the huge number of patents, their length, and, last but not least, their complexity there is a need for modern patent retrieval and patent analysis to go beyond keyword-oriented methods. Recent advances in patent retrieval and analysis mainly focus on dense vectors based on neural AI Transformer language models like Google BERT. They are, for example, used for dense retrieval, question answering or summarization and key concept extraction. A research focus within the methods for patent summarization and key concept extraction are generic inventive concepts respectively TRIZ concepts like problems, solutions, advantage of invention, parameters, and contradictions. Succeeding rule-based approaches, finetuned BERT-like language models for sentence-wise classification represent the state-of-the-art of inventive concept extraction. While they work comparatively well for basic concepts like problems or solutions, contradictions - as a more complex abstraction - remain a challenge for these models. This paper goes one step further, as it presents a method to extract TRIZ contradictions from patent texts based on Prompt Engineering using a generative Large Language Model (LLM), namely OpenAI's GPT-4. Contradiction detection, sentence extraction, contradiction summarization, parameter extraction and assignment to the 39 abstract TRIZ engineering parameters are all performed in a single prompt using the LangChain framework. Our results show that "off-the-shelf" GPT-4 is a serious alternative to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 1950年代から既にTRIZは、特許と彼らが解決した技術的矛盾が革新的な製品の開発にインスピレーションを与える重要な源であることを示している。 しかし、TRIZは歴史的特許分析に基づくヒューリスティックであり、現在の特許における最新の技術ソリューションの数が増え続けていることを利用していない。 膨大な数の特許、その長さ、そしてもっとも重要なことは、その複雑さのために、キーワード指向の方法を超えた近代的な特許検索と特許分析が必要であることである。 特許の検索と分析の最近の進歩は、主にGoogle BERTのようなニューラルAIトランスフォーマー言語モデルに基づく高密度ベクトルに焦点を当てている。 例えば、密集検索、質問応答、要約、キーコンセプト抽出などに使われる。 特許要約法とキーコンセプト抽出法における研究の焦点は、それぞれ、問題、解決策、発明の利点、パラメータ、矛盾といったTRIZ概念の一般的な発明的概念である。 規則に基づくアプローチを習得し、文の分類のための細調整されたBERTライクな言語モデルは、発明的概念抽出の最先端を表現している。 彼らは問題やソリューションといった基本的な概念に対して比較的うまく機能しますが、より複雑な抽象化として、矛盾はこれらのモデルにとって課題のままです。 本稿では,生成型Large Language Model(LLM)を用いて,特許文書からTRIZの矛盾を抽出する手法を提案する。 39の抽象TRIZエンジニアリングパラメータに対するコントラクション検出、文抽出、矛盾要約、パラメータ抽出、割り当ては、LangChainフレームワークを使用して単一のプロンプトで実行される。 以上の結果から,GPT-4 は既存のアプローチの真に代替するものであることが示唆された。

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