論文の概要: Structural Representation Learning and Disentanglement for Evidential Chinese Patent Approval Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12852v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 05:44:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 17:22:18.685822
• Title: Structural Representation Learning and Disentanglement for Evidential Chinese Patent Approval Prediction
• Title（参考訳）: 中国の証拠特許承認予測のための構造表現学習と絡み合い
• Authors: Jinzhi Shan, Qi Zhang, Chongyang Shi, Mengting Gui, Shoujin Wang, Usman Naseem,
• Abstract要約: 本稿では,検索に基づく分類手法を用いて,本課題の先駆的取り組みについて述べる。 本稿では,構造表現学習と絡み合いに着目したDiSPatという新しいフレームワークを提案する。 弊社のフレームワークは、特許承認の予測に関する最先端のベースラインを超越し、明確性の向上も示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.287231890434718
• License:
• Abstract: Automatic Chinese patent approval prediction is an emerging and valuable task in patent analysis. However, it involves a rigorous and transparent decision-making process that includes patent comparison and examination to assess its innovation and correctness. This resultant necessity of decision evidentiality, coupled with intricate patent comprehension presents significant challenges and obstacles for the patent analysis community. Consequently, few existing studies are addressing this task. This paper presents the pioneering effort on this task using a retrieval-based classification approach. We propose a novel framework called DiSPat, which focuses on structural representation learning and disentanglement to predict the approval of Chinese patents and offer decision-making evidence. DiSPat comprises three main components: base reference retrieval to retrieve the Top-k most similar patents as a reference base; structural patent representation to exploit the inherent claim hierarchy in patents for learning a structural patent representation; disentangled representation learning to learn disentangled patent representations that enable the establishment of an evidential decision-making process. To ensure a thorough evaluation, we have meticulously constructed three datasets of Chinese patents. Extensive experiments on these datasets unequivocally demonstrate our DiSPat surpasses state-of-the-art baselines on patent approval prediction, while also exhibiting enhanced evidentiality.
• Abstract（参考訳）: 自動的な中国の特許承認予測は、特許分析において新しくて価値のある課題である。 しかし、その革新と正しさを評価するために、特許比較と審査を含む厳格で透明な意思決定プロセスが伴う。 この決定の明確性の必要性は、複雑な特許理解と相まって、特許分析コミュニティにとって重要な課題と障害を提示している。 そのため、この課題に対処する研究はほとんどない。 本稿では,検索に基づく分類手法を用いて,本課題の先駆的取り組みについて述べる。 本稿では,中国特許の承認を予測し,意思決定の証拠を提供するために,構造表現学習と絡み合いに着目したDiSPatという新しいフレームワークを提案する。 DiSPatは、Top-kの最も類似した特許を基準ベースとして検索するベースリファレンス検索、構造的特許表現を学ぶために特許の固有のクレーム階層を利用する構造的特許表現、明白な意思決定プロセスの確立を可能にするアンタングルドな特許表現を学ぶためのアンタングルド表現学習の3つの主要コンポーネントから構成される。 徹底的な評価を確保するため,中国特許の3つのデータセットを慎重に構築した。 これらのデータセットに関する大規模な実験は、私たちのDiSPatが、特許承認の予測に関する最先端のベースラインを超えることを明白に証明しています。

関連論文リスト

• Can AI Examine Novelty of Patents?: Novelty Evaluation Based on the Correspondence between Patent Claim and Prior Art [5.655276956391884]
  本稿では,特許の新規性を評価するための大規模言語モデル(LLM)の能力を評価することで,新たな課題を提起する。 本研究は,特許試験事例から得られた新規性評価に特化して設計された最初のデータセットについて述べる。 本研究は, 分類モデルが新規性を効果的に評価するのに苦慮する一方で, 生成モデルは合理的な精度で予測を行うことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T10:09:29Z)
• Patent Novelty Assessment Accelerating Innovation and Patent Prosecution [0.873811641236639]
  本報告では,特許ノベルティ評価とクレーム生成システムについて紹介する。 我々のシステムは、特許請求の複雑さをナビゲートし把握するための直感的なプラットフォームを大学生や研究者に提供する。 従来の分析システムとは異なり、我々のイニシアチブは独自に開発した中国語のAPIを利用して、非並列の精度と妥当性を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-12T22:25:46Z)
• PatentEdits: Framing Patent Novelty as Textual Entailment [62.8514393375952]
  このデータセットには105万例の修正が成功している。 我々は、文章を文単位でラベル付けするアルゴリズムを設計し、これらの編集がいかに大きな言語モデルで予測できるかを確立する。 引用引用文と起草文の文的含意を評価することは,どの発明的主張が変化しないか,あるいは先行技術に関して新規かを予測するのに特に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T17:23:40Z)
• Towards Automated Patent Workflows: AI-Orchestrated Multi-Agent Framework for Intellectual Property Management and Analysis [0.0]
  PatExpertは、特許関連のタスクを合理化し最適化するために設計された、自律的なマルチエージェント会話フレームワークである。 このフレームワークは、さまざまな特許関連のタスクに対してタスク固有の専門家エージェントをコーディネートするメタエージェントと、エラーハンドリングとフィードバックプロビジョニングのための批判エージェントで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-21T13:44:34Z)
• Rethinking State Disentanglement in Causal Reinforcement Learning [78.12976579620165]
  因果性は、根底にある状態が識別可能性によって一意に回復できることを保証するための厳密な理論的支援を提供する。 我々はこの研究ラインを再考し、RL固有のコンテキストを取り入れることで、潜在状態に対する以前の識別可能性分析における不要な仮定を低減できることを示した。 本稿では, 従来手法の複雑な構造制約を, 遷移と報酬保存の2つの簡単な制約に置き換えることにより, 一般に部分的に観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T06:49:13Z)
• Networks of Networks: Complexity Class Principles Applied to Compound AI Systems Design [63.24275274981911]
  多くの言語モデル推論コールからなる複合AIシステムは、ますます採用されている。 本研究では,提案した回答の生成と正当性検証の区別を中心に,ネットワークネットワーク(NoN)と呼ばれるシステムを構築した。 我々は,Kジェネレータを備えた検証器ベースの判定器NoNを導入し,"Best-of-K"あるいは"judge-based"複合AIシステムのインスタンス化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T20:40:37Z)
• Natural Language Processing in Patents: A Survey [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T23:17:16Z)
• Unveiling Black-boxes: Explainable Deep Learning Models for Patent Classification [48.5140223214582]
  深部不透明ニューラルネットワーク(DNN)を利用した多ラベル特許分類のための最先端手法 レイヤワイド関連伝搬(Layer-wise Relevance propagation, LRP)を導入し, 特許の詳細な分類手法を提案する。 関連性スコアを考慮し、予測された特許クラスに関連する単語を視覚化して説明を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T14:11:37Z)
• Robust Saliency-Aware Distillation for Few-shot Fine-grained Visual Recognition [57.08108545219043]
  サンプルが少ない新しいサブカテゴリを認識することは、コンピュータビジョンにおいて不可欠で挑戦的な研究課題である。 既存の文献は、ローカルベースの表現アプローチを採用することでこの問題に対処している。 本稿では,ロバスト・サリエンシ・アウェア蒸留法(RSaD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T00:13:17Z)
• A Survey on Sentence Embedding Models Performance for Patent Analysis [0.0]
  本稿では,PatentSBERTaアプローチに基づく埋め込みモデルの精度を評価するための標準ライブラリとデータセットを提案する。 patentSBERTa, Bert-for-patents, and TF-IDF Weighted Word Embeddings is the most accuracy for computing sentence embeddeds at the subclass level。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T12:04:42Z)
• Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
  反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。 現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。 本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。