一种新颖的专利相似性度量方法：语义距离与技术距离
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2023-12-04 v2 人工智能
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摘要
专利相似性分析在评估专利侵权风险中起着关键作用。然而，该分析主要由法律专家人工进行，往往耗时漫长。自然语言处理技术的近期进展为自动化此过程提供了有前景的途径。但是，度量专利间相似性的方法仍依赖专家人工分类专利。由于人工智能技术的近期发展，许多研究聚焦于利用自然语言处理技术的专利语义相似性。然而，专利数据作为表征复杂技术的法律文档，难以用现有自然语言处理技术准确分析。为应对这些局限，我们提出一种混合方法，考虑书目相似性，通过考量专利的语义相似性、专利间技术相似性以及专利的书目信息来度量专利间相似性。利用自然语言处理技术，我们基于专利文本度量语义相似性，并通过国际专利分类（IPC）代码共现程度计算技术相似性。专利书目信息的相似性利用其特殊属性计算：引文信息、发明人信息与受让人信息。我们提出一个对各项考虑的相似性方法赋予合理权重的模型。在专家协助下，我们对 420 对专利进行人工相似性评估，并基于此数据评估模型性能。我们经实证表明，我们的方法优于近期自然语言处理技术。
引用
@article{arxiv.2303.16767,
title = {A Novel Patent Similarity Measurement Methodology: Semantic Distance and Technological Distance},
author = {Yongmin Yoo and Cheonkam Jeong and Sanguk Gim and Junwon Lee and Zachary Schimke and Deaho Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16767},
year = {2023}
}