論文の概要: KLIPA: A Knowledge Graph and LLM-Driven QA Framework for IP Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07860v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 15:40:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.383077
• Title: KLIPA: A Knowledge Graph and LLM-Driven QA Framework for IP Analysis
• Title（参考訳）: KLIPA:IP分析のための知識グラフとLLM駆動QAフレームワーク
• Authors: Guanzhi Deng, Yi Xie, Yu-Keung Ng, Mingyang Liu, Peijun Zheng, Jie Liu, Dapeng Wu, Yinqiao Li, Linqi Song,
• Abstract要約: 我々は、知識グラフと大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいフレームワークであるKLIPAを導入し、特許分析を大幅に進歩させる。 提案手法は,特許間の明示的な関係をマッピングする構造化知識グラフ,コンテキスト接続を探索する検索拡張生成(RAG)システム,ユーザクエリを解くための最適な戦略を動的に決定するインテリジェントエージェントの3つの重要な要素を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.25268746853138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effectively managing intellectual property is a significant challenge. Traditional methods for patent analysis depend on labor-intensive manual searches and rigid keyword matching. These approaches are often inefficient and struggle to reveal the complex relationships hidden within large patent datasets, hindering strategic decision-making. To overcome these limitations, we introduce KLIPA, a novel framework that leverages a knowledge graph and a large language model (LLM) to significantly advance patent analysis. Our approach integrates three key components: a structured knowledge graph to map explicit relationships between patents, a retrieval-augmented generation(RAG) system to uncover contextual connections, and an intelligent agent that dynamically determines the optimal strategy for resolving user queries. We validated KLIPA on a comprehensive, real-world patent database, where it demonstrated substantial improvements in knowledge extraction, discovery of novel connections, and overall operational efficiency. This combination of technologies enhances retrieval accuracy, reduces reliance on domain experts, and provides a scalable, automated solution for any organization managing intellectual property, including technology corporations and legal firms, allowing them to better navigate the complexities of strategic innovation and competitive intelligence.
• Abstract（参考訳）: 知的財産権の効果的管理は重要な課題である。 従来の特許分析手法は、労働集約的な手動検索と厳密なキーワードマッチングに依存している。 これらのアプローチは多くの場合非効率であり、大規模な特許データセットに隠された複雑な関係を明らかにするのに苦労し、戦略的意思決定を妨げる。 これらの制約を克服するために,知識グラフと大規模言語モデル(LLM)を活用した新たなフレームワークであるKLIPAを導入する。 提案手法は,特許間の明示的な関係をマッピングする構造化知識グラフ,コンテキスト接続を探索する検索拡張生成(RAG)システム,ユーザクエリを解くための最適な戦略を動的に決定するインテリジェントエージェントの3つの重要な要素を統合する。 我々はKLIPAを実世界の総合的な特許データベース上で検証し、知識抽出、新規接続の発見、全体的な運用効率の大幅な改善を実証した。 この技術の組み合わせは、検索の精度を高め、ドメインの専門家への依存を減らし、テクノロジー企業や法律会社を含む知的財産を管理する組織に対して、スケーラブルで自動化されたソリューションを提供する。

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