本研究では汎用言語モデルを使用した教師なしの類似特許検索手法を提案する。予め絞り込んだ類似特許候補の中から、特許明細書中の「請求項」同士のテキスト間のBERTScoreによる類似度を用いて検索を行う。また、検索性能向上のため汎用言語モデルを分野ごとにファインチューニングする。評価実験においてTFIDFによる類似文書検索手法と比較し、提案手法の効果を確認した。

知的財産の管理は社会で重要な役割を担っているが、毎年28万を超える出願がある特許を管理する上では多くの課題が存在している。特許の出願時には、先行技術調査や審査において類似する特許があるか探す必要があり、類似特許検索が重要なタスクとなっている。そこで、本研究では汎用言語モデルを用いて求めた特許文書の類似度に基づく類似特許検索手法を提案する。従来の類似特許検索手法は、検索対象特許に対して人手で種となる正解データをある程度用意しなければならない教師あり学習が用いられてきた。それに対し、提案手法では国際特許分類のセクションごとのコーパスを用意して言語モデルを再学習することによって、正解データを用意する必要がなく教師なしで類似特許検索を効率的に高い精度で行うことを目的とする。提案手法の有効性を示すため、特許公報とその被引用文献から構築したテストセットを用いて評価実験を行う。