論文の概要: PatentMind: A Multi-Aspect Reasoning Graph for Patent Similarity Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19347v1
- Date: Sun, 25 May 2025 22:28:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.063967
- Title: PatentMind: A Multi-Aspect Reasoning Graph for Patent Similarity Evaluation
- Title（参考訳）: PatentMind: 特許類似性評価のためのマルチアスペクト推論グラフ
- Authors: Yongmin Yoo, Qiongkai Xu, Longbing Cao,
- Abstract要約: マルチアスペクト推論グラフ(MARG)に基づく特許類似性評価のための新しいフレームワークであるPatentMindを紹介する。
PatentMindは、特許を技術機能、アプリケーションドメイン、クレームスコープの3つのコアディメンションに分解して、ディメンション固有の類似度スコアを計算する。
評価を支援するため,500組の特許ペアからなる人為的注釈付きベンチマークであるPatentSimBenchを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.272839191711114
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Patent similarity evaluation plays a critical role in intellectual property analysis. However, existing methods often overlook the intricate structure of patent documents, which integrate technical specifications, legal boundaries, and application contexts. We introduce PatentMind, a novel framework for patent similarity assessment based on a Multi-Aspect Reasoning Graph (MARG). PatentMind decomposes patents into three core dimensions: technical feature, application domain, and claim scope, to compute dimension-specific similarity scores. These scores are dynamically weighted through a four-stage reasoning process which integrates contextual signals to emulate expert-level judgment. To support evaluation, we construct PatentSimBench, a human-annotated benchmark comprising 500 patent pairs. Experimental results demonstrate that PatentMind achieves a strong correlation ($r=0.938$) with expert annotations, significantly outperforming embedding-based models and advanced prompt engineering methods.These results highlight the effectiveness of modular reasoning frameworks in overcoming key limitations of embedding-based methods for analyzing patent similarity.
- Abstract（参考訳）: 特許類似性評価は知的財産分析において重要な役割を果たす。
しかし、既存の手法は、技術仕様、法的境界、アプリケーションコンテキストを統合する特許文書の複雑な構造をしばしば見落としている。
本稿では,MARG(Multi-Aspect Reasoning Graph)に基づく特許類似性評価のための新しいフレームワークであるPatentMindを紹介する。
PatentMindは、特許を技術機能、アプリケーションドメイン、クレームスコープの3つのコアディメンションに分解して、ディメンション固有の類似度スコアを計算する。
これらのスコアは、4段階の推論プロセスを通じて動的に重み付けされ、コンテキスト信号を統合して専門家レベルの判断をエミュレートする。
評価を支援するため,500組の特許ペアからなる人為的注釈付きベンチマークであるPatentSimBenchを構築した。
実験結果から,PhilipsMindは専門家のアノテーションと強い相関(r=0.938$)を達成し,組込みベースモデルや高度なプログレッシブエンジニアリング手法を著しく上回り,特許類似性を解析するための組込みベース手法の重要な限界を克服する上で,モジュラー推論フレームワークの有効性を強調した。
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