論文の概要: Towards Automated Quality Assurance of Patent Specifications: A Multi-Dimensional LLM Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25402v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 11:20:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 15:50:45.41084
- Title: Towards Automated Quality Assurance of Patent Specifications: A Multi-Dimensional LLM Framework
- Title（参考訳）: 特許仕様の自動品質保証に向けて:多次元LCMフレームワーク
- Authors: Yuqian Chai, Chaochao Wang, Weilei Wang,
- Abstract要約: 本稿では,規制コンプライアンス,技術的コヒーレンス,図形参照整合性検出モジュールを用いた特許評価を提案する。
このフレームワークは、80の人間認可特許と80のAI生成特許からなる包括的なデータセットで検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5534764384104999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the surge in patent applications and emergence of AI drafting tools, systematic evaluation of patent content quality has received limited research attention. To address this gap, We propose to evaluate patents using regulatory compliance, technical coherence, and figure-reference consistency detection modules, and then generate improvement suggestions via an integration module. The framework is validated on a comprehensive dataset comprising 80 human-authored and 80 AI-generated patents from two patent drafting tools. Experimental results show balanced accuracies of 99.74\%, 82.12\%, and 91.2\% respectively across the three detection modules when validated against expert annotations. Additional analysis was conducted to examine defect distributions across patent sections, technical domains, and authoring sources. Section-based analysis indicates that figure-text consistency and technical detail precision require particular attention. Mechanical Engineering and Construction show more claim-specification inconsistencies due to complex technical documentation requirements. AI-generated patents show a significant gap compared to human-authored ones. While human-authored patents primarily contain surface-level errors like typos, AI-generated patents exhibit more structural defects in figure-text alignment and cross-references.
- Abstract（参考訳）: 特許出願の急増とAIドラフトツールの出現にもかかわらず、特許コンテンツ品質の体系的評価は研究の注目を集めている。
このギャップに対処するため、規制コンプライアンス、技術的一貫性、図形参照整合性検出モジュールを用いて特許の評価を行い、統合モジュールを介して改善提案を生成することを提案する。
このフレームワークは、2つの特許草案作成ツールから80人の人間が認可し、80人のAIが生成する特許からなる包括的なデータセットで検証されている。
実験の結果,3つの検出モジュール間でそれぞれ99.74\%,82.12\%,91.2\%の平衡精度が得られた。
特許セクション,技術ドメイン,オーサリングソース間の欠陥分布のさらなる解析を行った。
セクションベースの分析は、図形テキストの一貫性と技術的詳細精度が特に注意を要することを示している。
メカニカルエンジニアリングとコンストラクションは、複雑な技術ドキュメントの要求により、クレーム固有の不整合を示す。
AIが生成する特許は、人間による特許に比べて大きなギャップがある。
人間による特許は、主にタイプミスのような表面レベルのエラーを含むが、AIが生成する特許は、図形テキストのアライメントと相互参照において、より構造的な欠陥を示す。
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