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

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。