論文の概要: $\texttt{PatentAgent}$: Intelligent Agent for Automated Pharmaceutical Patent Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21312v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 19:15:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:43:05.395971
• Title: $\texttt{PatentAgent}$: Intelligent Agent for Automated Pharmaceutical Patent Analysis
• Title（参考訳）: $\texttt{PatentAgent}$: Intelligent Agent for Automated Pharmaceutical Patent Analysis
• Authors: Xin Wang, Yifan Zhang, Xiaojing Zhang, Longhui Yu, Xinna Lin, Jindong Jiang, Bin Ma, Kaicheng Yu,
• Abstract要約: 我々は、このドメインに$textbffirst$ Intelgent Agent、$texttPatentAgent$を導入し、薬学研究の展望を前進させ、潜在的に変革する可能性がある。 $textitPA-QA$、$textitPA-Img2Mol$、$textitPA-CoreId$の3つの主要なエンドツーエンドモジュールは、それぞれ(1)特許の問合せ、(2)画像から分子構造への変換、(3)コアの化学構造識別を実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.569006298922783
• License:
• Abstract: Pharmaceutical patents play a vital role in biochemical industries, especially in drug discovery, providing researchers with unique early access to data, experimental results, and research insights. With the advancement of machine learning, patent analysis has evolved from manual labor to tasks assisted by automatic tools. However, there still lacks an unified agent that assists every aspect of patent analysis, from patent reading to core chemical identification. Leveraging the capabilities of Large Language Models (LLMs) to understand requests and follow instructions, we introduce the $\textbf{first}$ intelligent agent in this domain, $\texttt{PatentAgent}$, poised to advance and potentially revolutionize the landscape of pharmaceutical research. $\texttt{PatentAgent}$ comprises three key end-to-end modules -- $\textit{PA-QA}$, $\textit{PA-Img2Mol}$, and $\textit{PA-CoreId}$ -- that respectively perform (1) patent question-answering, (2) image-to-molecular-structure conversion, and (3) core chemical structure identification, addressing the essential needs of scientists and practitioners in pharmaceutical patent analysis. Each module of $\texttt{PatentAgent}$ demonstrates significant effectiveness with the updated algorithm and the synergistic design of $\texttt{PatentAgent}$ framework. $\textit{PA-Img2Mol}$ outperforms existing methods across CLEF, JPO, UOB, and USPTO patent benchmarks with an accuracy gain between 2.46% and 8.37% while $\textit{PA-CoreId}$ realizes accuracy improvement ranging from 7.15% to 7.62% on PatentNetML benchmark. Our code and dataset will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 医薬品特許は、特に医薬品の発見において、生化学産業において重要な役割を担い、研究者がデータや実験結果、研究の洞察を早期に利用できるようにしている。 機械学習の進歩により、特許分析は手作業から自動ツールによるタスクへと進化してきた。 しかし、特許の読み取りから中核的な化学的識別まで、特許分析のあらゆる側面を補助する統一されたエージェントはいまだに存在しない。 要求を理解し、指示に従うために、LLM(Large Language Models)の機能を活用することで、このドメインに$\textbf{first}$インテリジェントエージェント、$\texttt{PatentAgent}$を導入します。 $\textt{PatentAgent}$は、3つの主要なエンドツーエンドモジュールからなる -- $\textit{PA-QA}$, $\textit{PA-Img2Mol}$, $\textit{PA-CoreId}$ -- それぞれ(1) 特許問合せ、(2) 画像から分子構造への変換、(3) 中心的な化学構造を識別し、医薬特許分析における科学者や実践者の必要に対処する。 $\texttt{PatentAgent}$のそれぞれのモジュールは、更新されたアルゴリズムと$\texttt{PatentAgent}$フレームワークの相乗的設計による大きな効果を示す。 $\textit{PA-Img2Mol}$は、CLEF、JPO、UOB、USPTOの特許ベンチマークにおいて、精度が2.46%から8.37%向上するのに対して、$\textit{PA-CoreId}$は7.15%から7.62%の精度改善を実現する。 コードとデータセットは公開されます。

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