Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Model Informed Patent Image Retrieval

論文の概要: Large Language Model Informed Patent Image Retrieval

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19360v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 08:45:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 14:54:33.954520
Title: Large Language Model Informed Patent Image Retrieval
Title（参考訳）: 大規模言語モデルインフォームド特許画像検索
Authors: Hao-Cheng Lo, Jung-Mei Chu, Jieh Hsiang, Chun-Chieh Cho,
Abstract要約: 本稿では,特許画像特徴学習のための言語インフォームドな分散型マルチモーダルアプローチを提案する。提案手法は, mAP +53.3%, Recall@10 +41.8%, MRR@10 +51.9%による画像に基づく特許検索において, 最先端ないし同等の性能を実現する。
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, image-based retrieval systems for identifying similarities between current patent images and prior art are pivotal to ensure the novelty and non-obviousness of patent applications. Despite their growing popularity in recent years, existing attempts, while effective at recognizing images within the same patent, fail to deliver practical value due to their limited generalizability in retrieving relevant prior art. Moreover, this task inherently involves the challenges posed by the abstract visual features of patent images, the skewed distribution of image classifications, and the semantic information of image descriptions. Therefore, we propose a language-informed, distribution-aware multimodal approach to patent image feature learning, which enriches the semantic understanding of patent image by integrating Large Language Models and improves the performance of underrepresented classes with our proposed distribution-aware contrastive losses. Extensive experiments on DeepPatent2 dataset show that our proposed method achieves state-of-the-art or comparable performance in image-based patent retrieval with mAP +53.3%, Recall@10 +41.8%, and MRR@10 +51.9%. Furthermore, through an in-depth user analysis, we explore our model in aiding patent professionals in their image retrieval efforts, highlighting the model's real-world applicability and effectiveness.
Abstract（参考訳）: 特許訴追において、現在の特許画像と先行技術との類似性を識別する画像ベースの検索システムは、特許出願の新規性と非回避性を保証するために重要である。近年、人気が高まっているにもかかわらず、既存の試みは、同じ特許内で画像を認識するのに効果的であるが、関連する先行技術を取得するための限定的な一般化性のため、実用的価値の提供には失敗した。さらに,この課題には,特許画像の抽象的な視覚的特徴,画像分類の歪んだ分布,画像記述の意味情報などによる課題が本質的に関係している。そこで本稿では,大規模言語モデルを統合することで,特許画像の意味的理解を充実させ,提案した分散認識の対照的な損失を伴って,表現不足のクラスの性能を向上させる,言語による分散認識型マルチモーダルな特許画像特徴学習手法を提案する。 DeepPatent2データセットの大規模な実験により,画像に基づく特許検索において,mAP+53.3%,Recall@10+41.8%,MRR@10+51.9%で,最先端ないし同等のパフォーマンスが得られた。さらに,詳細なユーザ分析を通じて,特許専門家のイメージ検索活動を支援するモデルについて検討し,実際の適用性と有効性を強調した。

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