読解支援に関する研究[3]は実施されている一方で，特許出願における特許請求の範囲の自動補正は，与えた特許請求の範囲を様々な観点からより良く書知的財産戦略の観点から極めて重要である。本研き換える（補正する）ような書き換え生成モデルに究では、データセットと書き換えモデルを含む特関する実質的な研究は不十分である。より効果的な許文書の自動補正のための新しいフレームワーク特許の推敲支援を提供するためには，さまざまな観“ClaimBrush”を提案する。具体的には，特許請求の点から特許請求の範囲の補正案を提案するフレーム範囲の自動補正モデルを学習・評価するためのデーワークの研究がさらに必要である。タセットを，特許審査過程における実際の特許請求本研究では，特許請求の範囲を自動補正するこの範囲の補正事例を大量に収集することによって構とを目的とした，書き換えモデルと学習および評築した。構築したデータセットを用いて，大規模言価用のデータセットを含む新しいフレームワーク語モデルを微調整することにより，特許請求の範囲“ClaimBrush”を提案する。我々は，特許審査におけの自動補正モデルを構築した。さらに，特許審査官る特許出願の承認前後のプロセスに焦点を当て，特による特許出願の拒絶査定の自動予測結果に基づい許請求の範囲を特許査定される可能性の高い特許請た選好最適化を適用することで，提案した特許請求求の範囲に書き換えるという観点からデータセットの範囲の自動補正モデルの性能を向上させた。評価を構築する。具体的には、特許出願における審査プ実験の結果，提案した特許請求の範囲の自動補正モロセスに焦点を当て，審査前の特許出願における特デルは，経験則に基づいたベースラインや最先端の許請求の範囲と，特許査定を受けた特許請求の範囲大規模言語モデルを用いたゼロショット学習手法をのペアを，特許実務的な観点からの特許請求の範囲凌駕することが示された。さらに，特許審査官によの望ましい書き換えの例として見なす。これらの書る拒絶査定の予測結果に基づいた選好最適化によりき換えの例は，出願された発明が特許を受けるため特許文書の補正性能が向上することを示した。に特許審査プロセス中に出願人が行ったすべての修正（自発的な修正とオフィスアクション）への対応

の両方の結果を反映する。したがって，特許審査の特許請求の範囲は，特許を受けようとする発明を観点においては，書き換えられた特許請求の範囲は特定するための重要な項目であり，一つ又は複数の元の特許請求の範囲よりも洗練されており，書き換「請求項」から構成される．請求項は，当該の発明えモデルの学習および評価データとして使用できるが特許査定を受けるためや，既存の特許と比較して[4,5]。より強い権利を得るために，その記載内容を効果的構築したデータセットを使用して大規模言語モデに推敲することが重要である。しかなしながら，一ル(LargeLanguageModels;LLMs)を微調整すること般に，請求項の推敲は多くの時間と労力を要する作で，特許請求の範囲の自動補正モデルを構築する。業となることが多いため，効果的な請求項の推敲支さらに，特許審査官のオフィスアクションの予測結援ツールが求められている。これまでに，特許検索果に基づく選好最適化を適用することで，特許請求やパテントマップ生成などの基本的な特許情報処理の範囲の自動補正モデルの性能を実際の特許実務的―2077―.な観点から強化する方法を提案する。具体的には、審査官が先行技術として引用した特許の特許の特許請求の範囲を考慮して，モデルによって生成された特許請求の範囲が受け入れられる可能性が高いか拒否される可能性が高いかを判断する自動予測モデルを開発し，これらの予測結果をモデルの最適化に使用する。評価実験の結果，提案モデルは小規模モデルであったとしても，経験則に基づいたベースラインモデルを上回るだけでなく，最先端のLLMにおけるゼロショット学習よりも優れていることを示した。さらに，特許審査官の選好に基づく選好最適化により，特許請求の範囲の補正性能が大幅に向上することが実証された。