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J-GLOBAL ID：202402267681646734   整理番号：24A0303590

大規模言語モデルに基づいた特許請求の範囲の自動書き換え生成モデル

著者 (5件)： 河野誠也 (理研) ,  河野誠也 (奈良先端科学技術大学院大) ,  野中尋史 (愛知工大) ,  吉野幸一郎 (理研) ,  吉野幸一郎 (奈良先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2023  号： NL-258  ページ： Vol.2023-NL-258,No.24,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2023年11月25日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,特許文書における特許請求の範囲の書き換えを自動生成することを目的とした書き換え生成モデルの基礎的検討を実施する。具体的には,与えられた特許請求の範囲から,より良い特許請求の範囲の書き換えを生成する言語生成モデルを大規模言語モデルに基づいて構築する。本研究では,このようなモデルを学習・評価するためのベンチマークとして,特定の特許出願に紐づけられた公開特許公報,特許公報からの情報の差分を取り込むことで,特許請求の範囲の書き換え事例を大量に収録したデータセットを構築した。次に,構築したデータセットを用いて大規模言語モデルに基づいた特許請求の範囲の自動書き換え生成モデルを構築し,その性能と限界について議論した。(著者抄録)

シソーラス用語： *言語モデル ,  *特許請求範囲 ,  *表現 ,  言語 ,  *特許出願 ,  特許資料 ,  特許 ,  *文書処理 ,  自動化 ,  生成モデル ,  改変
準シソーラス用語： *言語生成 ,  公開特許 ,  *自動書き換え ,  *大規模言語モデル ,  特許公報

分類 (3件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  工業所有権  (JA01070P) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (13件)：

• Lupu, M., Mayer, K., Kando, N. and Trippe, A. J.: Current challenges in patent information retrieval, Vol. 37, Springer (2017).
• Fujii, A., Iwayama, M. and Kando, N.: Overview of the Patent Retrieval Task at the NTCIR-6 Workshop., NTCIR (2007).
• Shinmori, A., Okumura, M., Marukawa, Y. and Iwayama, M.: Patent claim processing for readability-structure analysis and term explanation, Proceedings of the ACL-2003 workshop on Patent corpus processing, pp. 56-65 (2003).
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L. and Polosukhin, I.: Attention is all you need, Advances in neural information processing systems, Vol. 30 (2017).
• Lee, J.-S. and Hsiang, J.: Patent claim generation by fine-tuning OpenAI GPT-2, World Patent Information, Vol. 62, p. 101983 (2020).

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模言語モデル ,  特許請求の範囲 ,  書き換え ,  生成モデル