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J-GLOBAL ID：202502215585225826   整理番号：25A0765770

ClaimBrush:特許審査官の選好を考慮した選好最適化に基づいた特許請求の範囲の自動補正モデル

著者 (6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 (東京科大) ,  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： 言語処理学会年次大会発表論文集(Web)  (Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing (Web))
巻： 31st  ページ： ROMBUNNO.Q5-5 (WEB ONLY)  発行年： 2025年03月03日 
JST資料番号： U0384A  ISSN： 2188-4420  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： 特許出願における特許請求の範囲の自動補正は,知的財産戦略の観点から極めて重要である。本研究では,データセットと書き換えモデルを含む特許文書の自動補正のための新しいフレームワーク“ClaimBrush′′を提案する。具体的には,特許請求の範囲の自動補正モデルを学習・評価するためのデータセットを,特許審査過程における実際の特許請求の範囲の補正事例を大量に収集することによって構築した。構築したデータセットを用いて,大規模言語モデルを微調整することにより,特許請求の範囲の自動補正モデルを構築した。さらに,特許審査官による特許出願の拒絶査定の自動予測結果に基づいた選好最適化を適用することで,提案した特許請求の範囲の自動補正モデルの性能を向上させた。評価実験の結果,提案した特許請求の範囲の自動補正モデルは,経験則に基づいたベースラインや最先端の大規模言語モデルを用いたゼロショット学習手法を凌駕することが示された。さらに,特許審査官による拒絶査定の予測結果に基づいた選好最適化により特許文書の補正性能が向上することを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： 特許出願 ,  好み ,  言語モデル ,  データセット ,  自動化 ,  *特許 ,  最適化 ,  損失関数 ,  *自然言語処理 ,  補正 ,  フィードバック ,  日本語
準シソーラス用語： 選好 ,  大規模言語モデル ,  特許申請

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特許審査 ,  選好 ,  最適化 ,  特許請求の範囲 ,  自動補正 ,  モデル