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。

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