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J-GLOBAL ID：201702258062686707   整理番号：17A0404764

特許要約のためのジャンル特異的特徴の利用【Powered by NICT】

Using genre-specific features for patent summaries

著者 (9件)： Codina-Filba Joan (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Bouayad-Agha Nadjet (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Burga Alicia (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Casamayor Gerard (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Mille Simon (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Mueller Andreas (Institute for Natural Language Processing, University of Stuttgart, Germany) ,  Saggion Horacio (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain) ,  Wanner Leo (Catalan Institute for Research and Advanced Studies (ICREA), Spain) ,  Wanner Leo (Natural Language Processing Group, Dept of Communication and Information Technologies, Pompeu Fabra University, Spain)
資料名： Information Processing & Management  (Information Processing & Management)
巻： 53  号： 1  ページ： 151-174  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0362B  ISSN： 0306-4573  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特許探索である想起駆動,少なくとも精度の部分犠牲と密接に関係する。結果として,特許解析者は,大量の特許を検討規則的にしなければならない。は非常に高い作業負荷を意味する。この作業負荷を最小化する助けとなることを対話型解析支援は,高い需要。なお,これらの補助剤が検討すべき材料の量を減少させない,のみの検査を容易にする。その減少は,全特許文書の特許要約代わりに作業達成できた。これまで,高品質の特許要約は主に手動で生産され,自動特許要約の問題に取り組む研究はきわめて少ない。ほとんどの場合,これらの研究は,一般的な談話要約から知られている要約メトリックスを複製または特許の請求に焦点を当てた。しかし,戦略のどちらが適切であることを観察することができる:一般的談話最新要約手法は特許ジャンルの特異性に起因する使用制限であり,クレームに焦点を当てた技術はクレームに導入された発明の成分に及ぼす他の重要な詳細をそれらの要約で失敗する。発明の包括的な概要を得るために特許ジャンルの特異性(特許の異なる部分間のコンテンツの不均衡分布,クレームの文章の過剰長さ,抽象語彙,など)を考慮した特許要約手法を提案する。特に,クレームと発明のとsubsententialレベルで整列したクレーム記述セグメントの記述における語彙連鎖の使用は,要約のための文書の個々のフラグメントの関連性を評価した。最も関連するフラグメントは本格的な自然言語生成技術を用いて選択し,併合する。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *語彙 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 自然言語生成 ,  特異性 ,  メトリックス ,  談話 ,  高品質 ,  対話型 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 要約 ,  特許 ,  鎖 ,  セグメンテーション ,  セグメントに基づく要約 ,  文凝集

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  工業所有権  (JA01070P)

タイトルに関連する用語 (1件)： 特許