論文の概要: Towards Automated Patent Workflows: AI-Orchestrated Multi-Agent Framework for Intellectual Property Management and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19006v2
- Date: Sat, 12 Oct 2024 14:46:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:00:47.401498
- Title: Towards Automated Patent Workflows: AI-Orchestrated Multi-Agent Framework for Intellectual Property Management and Analysis
- Title（参考訳）: 特許ワークフローの自動化に向けて - 知的財産管理と分析のためのAI組織型マルチエージェントフレームワーク
- Authors: Sakhinana Sagar Srinivas, Vijay Sri Vaikunth, Venkataramana Runkana,
- Abstract要約: 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。
- 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: Patents are the currency of innovation, and like any currency, they need to be managed and protected (Gavin Potenza). Patents, as legal documents that secure intellectual property rights, play a critical role in technological innovation. The growing complexity of patent documents and the surge in patent applications have created a need for automated solutions in patent analysis. In this work, we present PatExpert, an autonomous multi-agent conversational framework designed to streamline and optimize patent-related tasks. The framework consists of a metaagent that coordinates task-specific expert agents for various patent-related tasks and a critique agent for error handling and feedback provision. The meta-agent orchestrates specialized expert agents, each fine-tuned for specific tasks such as patent classification, acceptance, claim generation, abstractive summarization, multi-patent analysis, and scientific hypothesis generation. For multi-patent analysis, the framework incorporates advanced methods like Graph Retrieval-Augmented Generation (GRAG) to enhance response accuracy and relevance by combining semantic similarity with knowledge graphs. Error handling is managed by critique agents (Gold-LLM-as-a-Judge and Reward-LLM-as-a-Judge), which evaluate output responses for accuracy and provide iterative feedback. The framework also prioritizes explainability, ensuring transparent justifications for decisions made during patent analysis. Its comprehensive capabilities make it a valuable tool for automating complex patent workflows, enhancing efficiency, accuracy, and compliance in patent-related tasks. Empirical evidence demonstrates significant improvements in patent processing tasks, concluding that the framework offers a robust solution for automating and optimizing patent analysis.
- Abstract（参考訳）: 特許はイノベーションの通貨であり、あらゆる通貨と同様に、管理され保護される必要がある(Gavin Potenza)。
知的財産権を確保する法的文書としての特許は、技術革新において重要な役割を果たす。
特許文書の複雑さの増大と特許出願の急増により、特許分析における自動化されたソリューションの必要性が生まれている。
本稿では,特許関連タスクの合理化と最適化を目的とした,自律型マルチエージェント対話フレームワークPatExpertを紹介する。
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。
メタエージェントは専門の専門家エージェントを編成し、それぞれが特許分類、受理、クレーム生成、抽象的な要約、多面的分析、科学的仮説生成などの特定のタスクのために微調整される。
マルチパタント分析のために、このフレームワークはグラフ検索拡張生成(GRAG)のような高度な手法を導入し、知識グラフと意味的類似性を組み合わせることで応答精度と妥当性を高める。
エラー処理は批判エージェント(Gold-LLM-as-a-JudgeおよびReward-LLM-as-a-Judge)によって管理され、正確さの出力応答を評価し、反復的なフィードバックを提供する。
また、このフレームワークは説明可能性も優先し、特許分析中になされた決定を透明に正当化する。
その包括的な能力は、複雑な特許ワークフローの自動化、効率性、正確性、および特許関連タスクのコンプライアンスの強化に有用なツールである。
実証的な証拠は、特許処理タスクの大幅な改善を示し、このフレームワークは特許分析の自動化と最適化のための堅牢なソリューションを提供する、と結論付けている。
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