論文の概要: ClaimCompare: A Data Pipeline for Evaluation of Novelty Destroying Patent Pairs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12193v1
• Date: Tue, 16 Jul 2024 21:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 19:46:09.746654
• Title: ClaimCompare: A Data Pipeline for Evaluation of Novelty Destroying Patent Pairs
• Title（参考訳）: ClaimCompare: 新規破壊型特許ペアの評価のためのデータパイプライン
• Authors: Arav Parikh, Shiri Dori-Hacohen,
• Abstract要約: 我々は、IRおよびMLモデルのトレーニングに適したラベル付き特許請求データセットを生成するように設計された、新しいデータパイプラインであるCrimCompareを紹介する。 私たちの知る限りでは、ClaymCompareは、特許データセットを破壊する新規性を複数生成できる最初のパイプラインです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.60235825984014
• License:
• Abstract: A fundamental step in the patent application process is the determination of whether there exist prior patents that are novelty destroying. This step is routinely performed by both applicants and examiners, in order to assess the novelty of proposed inventions among the millions of applications filed annually. However, conducting this search is time and labor-intensive, as searchers must navigate complex legal and technical jargon while covering a large amount of legal claims. Automated approaches using information retrieval and machine learning approaches to detect novelty destroying patents present a promising avenue to streamline this process, yet research focusing on this space remains limited. In this paper, we introduce a novel data pipeline, ClaimCompare, designed to generate labeled patent claim datasets suitable for training IR and ML models to address this challenge of novelty destruction assessment. To the best of our knowledge, ClaimCompare is the first pipeline that can generate multiple novelty destroying patent datasets. To illustrate the practical relevance of this pipeline, we utilize it to construct a sample dataset comprising of over 27K patents in the electrochemical domain: 1,045 base patents from USPTO, each associated with 25 related patents labeled according to their novelty destruction towards the base patent. Subsequently, we conduct preliminary experiments showcasing the efficacy of this dataset in fine-tuning transformer models to identify novelty destroying patents, demonstrating 29.2% and 32.7% absolute improvement in MRR and P@1, respectively.
• Abstract（参考訳）: 特許出願プロセスの基本的なステップは、新規性を破壊する先行する特許が存在するかどうかを判断することである。 このステップは、毎年提出される数百万の出願のうち、提案された発明の新規性を評価するために、申請者および審査官の両方が定期的に実施する。 しかし、この捜索は時間と労働集約的であり、捜索者は大量の法的主張をカバーしながら、複雑な法的および技術的用語をナビゲートしなければならない。 情報検索と機械学習による新規性破壊特許の検出による自動アプローチは、このプロセスを合理化するための有望な道のりを示すが、この分野に焦点を絞る研究は限られている。 本稿では,このノベルティ破壊評価の課題に対処するために,IRおよびMLモデルのトレーニングに適したラベル付き特許請求データセットを生成するために設計された,新しいデータパイプラインであるClimCompareを紹介する。 私たちの知る限りでは、ClaymCompareは、特許データセットを破壊する新規性を複数生成できる最初のパイプラインです。 このパイプラインの実用的関連性を説明するために、我々は、電気化学領域における27K以上の特許からなるサンプルデータセットを構築するために、USPTOの1,045のベース特許、それぞれが、ベース特許に対する新たな破壊に従ってラベル付けされた25の関連特許に関連付けられている。 その後、我々は、このデータセットを微調整トランスフォーマーモデルで示す予備実験を行い、新規性破壊特許を識別し、それぞれMRRとP@1において29.2%と32.7%の絶対的な改善を示す。

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