論文の概要: A Hybrid Ai Framework For Strategic Patent Portfolio Pruning: Integrating Learning To-Rank And Market Need Analysis For Technology Transfer Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00958v1
- Date: Sun, 31 Aug 2025 18:43:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.47856
- Title: A Hybrid Ai Framework For Strategic Patent Portfolio Pruning: Integrating Learning To-Rank And Market Need Analysis For Technology Transfer Optimization
- Title（参考訳）: 戦略的特許ポートフォリオプランニングのためのハイブリッドAIフレームワーク:技術移転最適化のための学習目標と市場ニーズ分析の統合
- Authors: Manish Verma, Vivek Sharma, Vishal Singh,
- Abstract要約: 本稿では,特許ポートフォリオを抽出し,技術移転のための高価値資産を特定するための,新しい多段階ハイブリッドインテリジェンスフレームワークを提案する。
当社のフレームワークは,30以上の法的および商業的パラメータに対する特許評価を行うLearning to Rankモデルと,"Need-Seed"エージェントベースシステムを組み合わせることにより,このプロセスを自動化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.142730022466677
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a novel, multi stage hybrid intelligence framework for pruning patent portfolios to identify high value assets for technology transfer. Current patent valuation methods often rely on retrospective indicators or manual, time intensive analysis. Our framework automates and deepens this process by combining a Learning to Rank (LTR) model, which evaluates patents against over 30 legal and commercial parameters, with a unique "Need-Seed" agent-based system. The "Need Agent" uses Natural Language Processing (NLP) to mine unstructured market and industry data, identifying explicit technological needs. Concurrently, the "Seed Agent" employs fine tuned Large Language Models (LLMs) to analyze patent claims and map their technological capabilities. The system generates a "Core Ontology Framework" that matches high potential patents (Seeds) to documented market demands (Needs), providing a strategic rationale for divestment decisions. We detail the architecture, including a dynamic parameter weighting system and a crucial Human in the-Loop (HITL) validation protocol, to ensure both adaptability and real-world credibility.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,特許ポートフォリオを抽出し,技術移転のための高価値資産を特定するための,新しい多段階ハイブリッドインテリジェンスフレームワークを提案する。
現在の特許評価手法は、しばしば振り返り指標やマニュアル、時間集中分析に依存している。
当社のフレームワークは,30以上の法的および商業的パラメータに対する特許評価を行うLearning to Rank(LTR)モデルと,ユニークな"Need-Seed"エージェントベースシステムを組み合わせることにより,このプロセスを自動化する。
Need Agent"は、自然言語処理(NLP)を使用して、非構造化市場と産業データをマイニングし、明示的な技術的ニーズを特定する。
同時に、"シードエージェント"は、特許請求を分析し、その技術的能力をマッピングするために、微調整されたLarge Language Models (LLMs) を使用している。
システムは、高い潜在的な特許(シード)と文書化された市場要求(ネッド)とを一致させる「コアオントロジーフレームワーク」を生成し、下級決定の戦略的根拠を提供する。
動的パラメータ重み付けシステムとHITL(Human in the-Loop)検証プロトコルを含むアーキテクチャについて詳述する。
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