基于依赖类型理论的数据驱动专利分析: 混合AI+ Lean 4管线的机器可验证证书
人工智能
2026-04-22 v1 计算机科学中的逻辑
编程语言
摘要
我们提出了一个数据驱动的专利分析框架, 采用混合AI+ Lean 4管线. DAG覆盖核心(算法1b)在固定有限匹配得分后即完全机器验证. 自由操作、主张构造灵敏度、跨主张一致性和等价原则分析在规范层面上以内核检查的候选证书形式形式化. 现有专利分析方法依赖手动专家分析(慢、不可扩展)或ML/NLP方法(概率、不可解释、不可组合). 鉴于交互式定理证明基于依赖类型理论应用于知识产权分析的首次尝试, 我们将主张编码为Lean 4中的DAG, 将匹配强度作为已验证完备格的元素, 并通过经证明正确的单调函数传递置信度得分. 我们通过六个算法形式化五种IP用例(专利到产品映射、自由操作、主张构造灵敏度、跨主张一致性、等价原则). 结构引理、覆盖核心生成器以及封闭路径恒等式覆盖 = W_cov在Lean 4中机器验证. 其他用例的高级定理保持非正式证书草图, 其证书生成函数在架构上受限(不可信生成器其输出经内核检查且无sourceline axiom审计). 保证在ML层面条件化: 它们认证ML得分之后计算的数学正确性, 而非得分本身的准确性. 一个关于合成存储模块主张的案例研究演示了加权覆盖和构造灵敏度分析. 针对裁决案例的验证是未来工作.
引用
@article{arxiv.2604.18882,
title = {Formally Verified Patent Analysis via Dependent Type Theory: Machine-Checkable Certificates from a Hybrid AI + Lean 4 Pipeline},
author = {George Koomullil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.18882},
year = {2026}
}
备注
100 pages, 8 figures, 9 tables, 6 algorithms