論文の概要: FlowPlan-G2P: A Structured Generation Framework for Transforming Scientific Papers into Patent Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02589v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 22:40:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.741805
- Title: FlowPlan-G2P: A Structured Generation Framework for Transforming Scientific Papers into Patent Descriptions
- Title（参考訳）: FlowPlan-G2P: 科学論文を特許記述に変換するための構造化生成フレームワーク
- Authors: Kris W Pan, Yongmin Yoo,
- Abstract要約: FlowPlan-G2Pは、このタスクを3段階に書き換えることで、エキスパートドラフトアの認知ワークフローを反映する新しいフレームワークである。
本フレームワークは,紙と紙のテクスト生成のための新しいパラダイムを確立し,特殊なドメインのための構造化テキスト生成を進化させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over 3.5 million patents are filed annually, with drafting patent descriptions requiring deep technical and legal expertise. Transforming scientific papers into patent descriptions is particularly challenging due to their differing rhetorical styles and stringent legal requirements. Unlike black-box text-to-text approaches that struggle to model structural reasoning and legal constraints, we propose FlowPlan-G2P, a novel framework that mirrors the cognitive workflow of expert drafters by reformulating this task into three stages: (1) Concept Graph Induction, extracting technical entities and relationships into a directed graph via expert-like reasoning; (2) Paragraph and Section Planning, reorganizing the graph into coherent clusters aligned with canonical patent sections; and (3) Graph-Conditioned Generation, producing legally compliant paragraphs using section-specific subgraphs and tailored prompts. Experiments demonstrate that FlowPlan-G2P significantly improves logical coherence and legal compliance over end-to-end LLM baselines. Our framework establishes a new paradigm for paper-to-patent generation and advances structured text generation for specialized domains.
- Abstract（参考訳）: 毎年350万件以上の特許が出願され、技術と法学の深い専門知識を必要とする特許記述を起草している。
科学的論文を特許記述に変換することは、その異なる修辞的スタイルと厳格な法的要件のために特に困難である。
構造的推論や法的制約のモデル化に苦慮するブラックボックステキスト・テキスト・ツー・テキスト・アプローチとは違って,フロープランG2Pは,(1) 概念グラフの導出,専門家ライクな推論による有向グラフへの技術的実体と関係の抽出,(2) パラグラフとセクションプランニング, グラフを正準特許セクションに整合した一貫性のあるクラスタに再編成,(3) グラフコンダクテッド・ジェネレーション, セクション固有の部分グラフと調整されたプロンプトを用いて法的に適合した段落を生成する,3段階に, 専門家の認知ワークフローを反映した新しいフレームワークを提案する。
FlowPlan-G2Pは、エンドツーエンドのLCMベースラインに対する論理的一貫性と法的なコンプライアンスを著しく改善することを示した。
本フレームワークは,紙と紙のテクスト生成のための新しいパラダイムを確立し,特殊なドメインのための構造化テキスト生成を進化させる。
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