近年，知的財産の管理は社会にとって大きな役割を担っている．特に，特許は毎年30万件を超える出願があり，膨大な量の特許を処理する上で多くの課題が存在する．そこで，本研究では特許を扱う上で非常に重要な類似特許検索タスクについて，ContrastiveLearningの応用を考えた．この際重要な教師データ並びにHardNegativeの取得方法について提案を行った．さらに，実際の特許データを用いた数値実験を行い，その効果を検証した．

1.1類似特許検索の必要性特許とは知的財産の一つで，発明を保護するものである．特許は各企業の技術を守るうえで重要な役割を果たしている．また，特許の審査を厳密かつ素早く行うことは特許制度を機能させる上で非常に重要である．したがって，特許処理技術は，企業側と特許庁側の両面で有用である．特許に関わる様々なタスクの中でも，類似特許検索は企業と特許庁の双方にとって非常に需要の高いタスクである．まず，特許庁にとっては審査を行う上で類似特許検索を必ず行わなければならない．現在，類似特許検索は人手で行われており，特定の単語が含まれているかどうかや，国際特許分類などを用いて絞り込みながら行っている．しかし，適切な類似特許を見つけるのは難しく，審査に膨大な時間がかかる要因の一つとなっている．また，類似特許検索は各技術を有する企業も頻繁に実施することになる．なぜなら，各企業は自社特許が侵害されていないか監視したり，自社の新技術が他企業の特許を侵害しないか確認する必要があるからである．さらに，新たに開発を行ったり，特許を申請する際にも類似特許を調査することで，他社特許との比較した優位性を明らかにする必要がある．1.2IPCとは特許には，国際特許分類(以下IPC)という，国際的に統一された分類が付与される．IPCは技術分野を表す番号といえる．IPCには２つの特徴があり，階層構造を持っていることと，一つの特許に複数与えられることが挙げられる．B43L19/00セクションサブクラス筆記具または製図具処理操作；運輸メイングループ/サブグループクラス筆記用または製図用の器具字消し用具，消しゴム，または字消し装置IPCは「セクション」,「クラス」,「サブクラス」,「メイングループ」,「サブグループ」の５つの要素から構成されており,階層構造を持っている.例えば図1の場合,セクションに当たる「B」は「処理操作」という大まかな分類を表している.次にクラスの「43」はセクションの「B」と合わせてより細かい「筆記用または製図用の器具」を表し,最後の「サブグループ」まで合わせると,「字消し用具，消しゴム，または字消し装置」という細かい分類にまで分けられる.このように，階層構造を持っていることで，様々な粒度で分野の絞り込みを行える．IPCは全部で約7万通り存在しており，多種多様な分野を表現可能である．次に，IPCは一つの特許に複数与えられる．例えば，消しゴム付き鉛筆を発明したとすると，鉛筆に関係するIPCと消しゴムに関するIPCの両方が付与されることとなる．.