論文の概要: Pap2Pat: Towards Automated Paper-to-Patent Drafting using Chunk-based Outline-guided Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07009v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 15:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 23:07:19.410912
• Title: Pap2Pat: Towards Automated Paper-to-Patent Drafting using Chunk-based Outline-guided Generation
• Title（参考訳）: Pap2Pat: チャンクベースアウトライン誘導生成による紙から紙への自動描画を目指して
• Authors: Valentin Knappich, Simon Razniewski, Anna Hätty, Annemarie Friedrich,
• Abstract要約: PAP2PATは、文書概要を含む1.8kの特許と特許のペアの新しい挑戦的なベンチマークである。 現在のオープンウェイト LLM とアウトライン誘導型ジェネレーションによる実験は,特許言語の本質的な反復性のために,論文からの情報を効果的に活用できるが,繰り返しに苦慮していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.242188189150987
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The patent domain is gaining attention in natural language processing research, offering practical applications in streamlining the patenting process and providing challenging benchmarks for large language models (LLMs). However, the generation of the description sections of patents, which constitute more than 90% of the patent document, has not been studied to date. We address this gap by introducing the task of outline-guided paper-to-patent generation, where an academic paper provides the technical specification of the invention and an outline conveys the desired patent structure. We present PAP2PAT, a new challenging benchmark of 1.8k patent-paper pairs with document outlines, collected using heuristics that reflect typical research lab practices. Our experiments with current open-weight LLMs and outline-guided chunk-based generation show that they can effectively use information from the paper but struggle with repetitions, likely due to the inherent repetitiveness of patent language. We release our data and code.
• Abstract（参考訳）: 特許領域は自然言語処理の研究で注目を集めており、特許プロセスの合理化や大規模言語モデル(LLM)の挑戦的なベンチマークの実践的応用を提供している。 しかし、特許文書の90%以上を構成する特許の記載部分の生成については、現在まで研究されていない。 本稿では,発明の技術的仕様を学術論文で提示し,望まれる特許構造を概説する,アウトライン誘導型論文からパテント世代へのタスクを導入することで,このギャップに対処する。 PAP2PATは、典型的な研究室の実践を反映したヒューリスティックスを用いて収集された文書概要を含む、1.8kの特許と特許のペアの新しい挑戦的なベンチマークである。 現在のオープンウェイト LLM とアウトラインガイドによるチャンクベース生成による実験は,特許言語の本質的な反復性のために,論文からの情報を効果的に活用できるが,繰り返しに苦慮していることを示している。 データとコードを公開します。

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