다양한 모델에 대한 개요. 크레딧: arXiv(2024). DOI: 10.48550/arxiv.2402.19411

전미경제연구소(National Bureau of Economic Research, NBER)에서 발표한 연구에 따르면 막스 플랑크 혁신경쟁연구소(Max Planck Institute for Innovation and Competition) 연구팀이 개발한 특허 분석 모델인 PaECTER의 강력한 성능이 확인되었습니다. 이 모델은 특허 심사 및 혁신 연구에 중요한 작업에서 다른 모델과의 비교에서 가장 높은 순위를 차지했습니다.

Mainak Ghosh, Sebastian Erhardt, Michael E. Rose, Erik Buunk 및 Dietmar Harhoff가 개발한 PaECTER(Patent-Level Representation Learning Using Citation-Informed Transformers)는 특허 인용 데이터로 미세 조정된 고급 트랜스포머 기반 머신 러닝 기술을 사용합니다.

이 모델은 특허 텍스트 분석의 복잡한 문제를 해결하기 위해 특별히 설계되었으며 유사한 특허의 식별 및 분류를 크게 개선하여 특허 검사관과 혁신 연구자 모두에게 매우 유용합니다.

새로운 NBER 워킹 페이퍼 "Patent Text and Long-Run Innovation Dynamics: The Critical Role of Model Selection"은 PaECTER를 다른 자연어 처리(NLP) 모델과 엄격하게 비교합니다.

저자인 Ina Ganguli(University of Massachusetts Amherst), Jeffrey Lin(Federal Reserve Bank of Philadelphia), Vitaly Meursault(Federal Reserve Bank of Philadelphia) 및 Nicholas Reynolds(University of Essex)는 여러 발명가가 유사한 발명을 주장하는 특허 간섭 작업에서 모델의 성능을 평가했습니다.

이 연구는 PaECTER가 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 같은 기존 모델에 비해 오탐을 크게 줄이고 효율성을 향상시킨다는 결론을 내렸습니다. 이 연구는 또한 GTE 및 S-BERT(단어 또는 전체 문장에 대한 의미론적 정보를 캡처하는 숫자 벡터 형태로 텍스트를 표현하는 방법인 Generalized Text Embedding 및 Sentence-BERT)와 같은 다른 최신 모델과 비교할 때 PaECTER의 기능을 강조했습니다.

PaECTER는 간섭 식별과 같은 전문가 주도 작업에서 탁월한 성과를 거두었을 뿐만 아니라 더 광범위한 특허 분류 작업에서도 독보적인 위치를 차지하여 다양성을 더욱 강화했습니다.

PaECTER의 개발자 중 한 명인 Mainak Ghosh는 "특허 유사성 분석에서 PaECTER의 강점을 보여주고 혁신 및 지적 재산권 분야에서 일하는 사람들에게 신뢰할 수 있는 도구로서의 역할을 확인시켜주는 NBER 연구를 통해 PaECTER의 성능이 검증된 것을 기쁘게 생각합니다. 이 독립적인 검증은 특허 심사 분야에서의 관련성을 더욱 강화합니다"라고 말합니다.

PaECTER 모델은 Hugging Face 플랫폼에서 사용할 수 있으므로 전 세계 연구자, 정책 입안자 및 특허 전문가가 액세스할 수 있습니다. NBER 연구에서 입증된 바와 같이 강력한 성능은 특허 데이터 처리 방식을 개선하여 시간이 지남에 따라 특허 혁신을 보다 정확하고 효율적으로 분석하는 데 기여하는 가치를 강조합니다. 현재 PaECTER는 140만 회 이상 다운로드 되었습니다.

이상의 기사는 2024년 10월 22일 TechXplore에서 게재한 “Study confirms strong performance of new patent analysis model”제목의 기사내용을 편집하여 작성하였습니다.

* 원문정보 출처 : Study confirms strong performance of new patent analysis model

* 추가정보 출처 : Patent Text and Long-Run Innovation Dynamics: The Critical Role of Model Selection: December 21, 2023.

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