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학술저널
저자정보
조석주 (청주대학교) 박상성 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제34권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
373 - 377 (5page)
DOI
10.5391/JKIIS.2024.34.5.373

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특허평가등급은 국가별 특허의 우수성을 특허명세서, 서지정보, 행정정보 등으로부터 추출된 특허정보를 활용하여 객관적으로 평가하는 온라인 특허 등급 평가 서비스이다. 특허평가등급 사용함으로써 대량의 특허에서 소수의 핵심 특허를 선별할 수 있으며, 특허 출원인에게 유의미한 통찰을 제공한다. 특허평가등급은 특허 정성적 요소와 정량적 요소가 활용되며, 정량적 요소로는 피인용 수, 패밀리 특허 수 등 수치 자료가 활용되며, 정성적 요소는 서지사항을 토대로 전문가의견이 반영되어 수립된다. 본 논문에서는 정성적 지표로 활용되는 전문가 의견이 주관적인 성격을 띠어 편향적일 수 있기 때문에, 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 대규모언어모델(LLMs)을 특허의 서지사항에 적용한다. 따라서 전문가가 특허의 서지사항을 토대로 부여하는 특허등급이 어떠한 원리와 근거로 부여되는지 분석한다. 이를 위해, 수집된 특허의 서지사항을 먼저 전처리하고, 사전 학습된 언어모델(Pre-trained Language Model)들을 활용하여 분석을 실시한다. 이후, 특허 도메인에 가장 적합한 언어모델을 탐색한다.
#특허데이터 #특허평가등급 #전처리 #전략수립 #대규모 언어모델 #Patent Data #Patent Rating System #processing #strategy #LLMs

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안 방법론
4. 실험결과
5. 결론
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
Taeung Sung, Heonhwi Lee, hyoeun Kim, and hyunwoo Park, “Enhancing the Efficiency of R&D Evaluation Management System by Applying Technology Valuation: Comparative Analysis of Economic Value and Revenue Generation Effect of ICT Technologies,” proceedings of Korea Technology Innovation Society, pp. 747-754, 2017. google schola Sangsung Park, “Technology Analysis Using Patent-bigdata Statistical Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 30, no. 2, pp. 148-153, 2020. google schola Gayun Kim, Beom-Seok Kim, and Jinhong Yang, “Research on Core patent mining methods based on key components of Generative AI,” Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, vol. 16, no. 5, pp. 292-300, 2023. google schola Arousha Haghighian Roudsari, Jafar Afshar, Wookey Lee and Suan Lee, “PatentNet: multi-label classification of patent documents using deep learning based language understanding,” Scientometrics, vol. 127, no. 1, pp. 207-231, 2022. google schola Victor SANH, Lysandre DEBUT, Julien CHAUMOND and Thomas WOLF, “DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter,” arXiv preprint, arXiv:1910.01108, 2019. google schola

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