論文の概要: ERA-IT: Aligning Semantic Models with Revealed Economic Preference for Real-Time and Explainable Patent Valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12869v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 23:04:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.476636
• Title: ERA-IT: Aligning Semantic Models with Revealed Economic Preference for Real-Time and Explainable Patent Valuation
• Title（参考訳）: ERA-IT: 実時間および説明可能な特許評価のための経済的選好に基づくセマンティックモデルの調整
• Authors: Yoo Yongmin, Kim Seungwoo, Liu Jingjiang,
• Abstract要約: 本研究は,ERA-IT(Economic Reasoning Alignment via Instruction Tuning)フレームワークを提案する。 理論的には、特許更新履歴を明らかな経済的嗜好として概念化し、客観的な監視信号として活用する。 我々は、価値層を予測するだけでなく、構造化されていないテキストからEconomic Chain-of-Thoughtをリバースエンジニアリングするようにモデルを訓練した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Valuing intangible assets under uncertainty remains a critical challenge in the strategic management of technological innovation due to the information asymmetry inherent in high-dimensional technical specifications. Traditional bibliometric indicators, such as citation counts, fail to address this friction in a timely manner due to the systemic latency inherent in data accumulation. To bridge this gap, this study proposes the Economic Reasoning Alignment via Instruction Tuning (ERA-IT) framework. We theoretically conceptualize patent renewal history as a revealed economic preference and leverage it as an objective supervisory signal to align the generative reasoning of Large Language Models (LLMs) with market realities, a process we term Eco-Semantic Alignment. Using a randomly sampled dataset of 10,000 European Patent Office patents across diverse technological domains, we trained the model not only to predict value tiers but also to reverse-engineer the Economic Chain-of-Thought from unstructured text. Empirical results demonstrate that ERA-IT significantly outperforms both conventional econometric models and zero-shot LLMs in predictive accuracy. More importantly, by generating explicit, logically grounded rationales for valuation, the framework serves as a transparent cognitive scaffold for decision-makers, reducing the opacity of black-box AI in high-stakes intellectual property management.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の下で無形資産を評価することは、高次元技術仕様に固有の情報非対称性のため、技術革新の戦略的管理において重要な課題である。 引用数などの従来の文献指標では、データ蓄積に固有の体系的な遅延のため、この摩擦にタイムリーに対処できない。 このギャップを埋めるために,本研究では,ERA-IT(Instruction Tuning)フレームワークを用いた経済推論アライメントを提案する。 理論的には、特許更新履歴を明らかに経済的な選好として概念化し、それを客観的な監視信号として活用して、大規模言語モデル(LLM)の生成的推論と市場現実(Eco-Semantic Alignment)というプロセスとを整合させる。 さまざまな技術的領域にわたる1万件の欧州特許庁特許のランダムなサンプルデータセットを使用して、我々はこのモデルを、価値レベルを予測するだけでなく、構造化されていないテキストからEconomic Chain-of-Thoughtをリバースエンジニアリングするためにトレーニングした。 ERA-ITは従来のエコノメトリモデルとゼロショットLLMの両方を予測精度で大幅に上回っている。 さらに重要なのは、バリュエーションのための明確な論理的根拠を持つ論理的根拠を生成することにより、このフレームワークは意思決定者にとって透過的な認知的足場として機能し、高い知的財産管理におけるブラックボックスAIの不透明さを低減します。

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