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| 한글제목(Korean Title) |
특허 언어모델 기반 CPC 클러스터링 필터와 토픽 벡터를 활용한 선행기술 특허검색 성능 향상 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Improvement of Patent Prior-art Search using CPC Clustering Filter and Topic Vector based on Patent Language Model |
| 저자(Author) |
민재옥
박진우
황솔빈
노한성
Han-Sung Noh
Jae-Ok Min
Jin-Woo Park
Sol-Bin Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0380 ~ 0382 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
특허문헌은 창조적 기술에 기반을 둔 언어들이 융합된 텍스트로 의도적으로 복잡하고 긴 구문 구조와 모호한 표현으로 기술되어 있어, 신속하고 정확한 특허심사에 있어서 특허검색 성능 향상이 절실한 실정이다. 본 연구에서는 언어적 특이성이 있는 특허문헌에 대해 특허심사 단계에서 심사대상 특허의 거절 사유로 인용된 특허를 찾아내는 선행기술 특허검색을 위한 새로운 방법을 제안한다. 특허 특화된 KorPatBERT로 국제특허분류체계인 CPC를 학습한 CPC 클러스터링 모델을 사용하여 심사대상 특허와 거절사유로 인용된 특허 간의 토픽 유사성을 증명하였다. 이를 기반으로 대량의 검색대상에서 심사대상 특허의 토픽과 유사한 문헌들을 CPC 클러스터링 필터를 통해 동적으로 선별하여 검색 연산의 효율성 및 BM25 정확도가 향상되었고 토픽 임베딩 벡터 유사도를 통해 최종 검색 정확도가 19.55%(Top@100)향상된 것을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 방법으로 특허검색 성능을 개선하여 특허심사 품질을 제고하고 지식재산 기반의 R&D에서 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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