특허 문서 유사검색을 위한 전문가 도메인 지식을 사용하는 딥러닝 기법 = Deep Learning Methods using Expert Domain Knowledge for Similar Search of Patent Documents
최근 딥러닝 기법들이 빠른 속도로 발전함에 따라 특허문서 분류 분야에도 딥러닝 방법을 적용하여 우수한 성과를 보여주는 연구들이 진행되고 있다. 특허문서 분류는 특허 등록이전에 특허 청구자가 관련된 유사 특허를 검색하는 범위를 줄여주는 사전 처리 작업이다. 자신의 특허 청구항들과 유사한 특허를 검색하기위해서는 각 청구항들이 특허분류상 어떤 분류에 해당하는지 예측하는 과정이 필요하기 때문이다.
자동 특허문서 분류 작업을 위하여 많은 고전적인 기법과 딥러닝 기법들이 적용되었는데, 이들은 특허문서의 분류정보를 도출하기위해서 분류 작업을 수행하는데 초점을 맞추고 있다.
이러한 접근 방법은 각각 기법들의 기본적인 분류 성능을 발휘하는 데에는 긍정적인 효과를 보여주고 있지만, 해당 도메인 지식을 반영하지 못하고 있어서 유사 문서 검색을 위한 서비스 품질을 제공하는데는 미흡하다.
본 연구에서는 특허 문서의 특성을 고려하기 위해서 도메인 지식을 반영하는 세가지 모델을 제시한다.
먼저 문서 전처리 단계에서 Mexn은 특허 문서 정보의 형식적 특성인 대용량 문서 입력 문제를 해결하기위한 계층적 요약 모델로서, 병렬적 컴퓨팅방식으로 대규모 연산에 대응한다.
다음으로 PAInet은 선행 기술 관계에 대한 도메인 지식을 사용하여 특허 자동분류와 함께 분류된 문서들의 유사도 정도를 조절하는 작업을 수행하는 모델로서, 유사 문서 검색 서비스 품질 향상을 위해 적용된다.
마지막으로 Lexai는 법률적 기술요건에 대한 특성을 고려한 유사 문서간의 유사도를 설명하기 위한 모델로서, 전문가 영역에서의 설명가능한 인공지능의 가능성을 제시한다.
우리는 제안된 방법들이 USPD ,KPRIS 그리고 대한민국 대법원 판결 데이터 세트에 대한 의미론적 거리 평가와 함께 특허 문서 분류 작업에서 최신 모델을 능가한다는 것을 보여준다.
특히 PAInet은 분류 성능을 유지하면서 유사한 문서 후보를 제시하여 SOTA 방법에 비해 15% 향상된 우수한 유사 특허 검색 성능을 보여준다.
With the recently rapid development of deep learning methods, studies show excellent performance by applying deep learning methods to patent document classification tasks. Patent document classification is a preprocessing task that reduces the scope of patent document candidates searching for similar patents before patent registration.
Many classical and deep learning methods have been applied for automatic patent document classification tasks, focusing on performing classification tasks to derive classification information from patent documents.
While each of these approaches demonstrates a positive effect on the underlying classification performance, it fails to consider their domain knowledge, which is essential to provide quality of service for similar document retrieval.
In this work, we present three models that reflect domain knowledge to consider the characteristics of patent documents.
First, in the document preprocessing phase, MEXN is a hierarchical summary model for solving large-scale document input, a formal characteristic of patent document information, which corresponds to large-scale operations with parallel computing methods.
Next, PAInet is a model that uses domain knowledge of prior art relationships to perform tasks that learn the degree of similarity of documents with patent classification tasks, which is applied to improve the quality of similar document search services.
Finally, LEXAI presents the applicability of explainable artificial intelligence in the legal expert domain as a model for explaining similarities between similar documents considering the characteristics of a legal expert domain.
We show that the proposed methods outperform the state-of-the-art models on patent document classification tasks, along with semantic distance evaluations on USPD, KPRIS, and the Supreme Court of Korea ruling datasets.
In particular, PAInet presents similar document candidates while satisfying classification performance, demonstrating superior patent similar search performance with 15% improvement over SOTA methods.
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
| 주요 개정내역 | 변경 사유 |
|---|---|
| · 수탁업체 콘소시엄 기관명 및 위탁기간 명시 | · 제6조(개인정보 처리업무의 위탁) 구체화 |
한국교육학술정보원은 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
제1조(개인정보의 처리 목적)
제2조(개인정보의 처리 및 보유 기간)
제3조(처리하는 개인정보의 항목)
제4조(개인정보파일 등록 현황)
제5조(개인정보의 제3자 제공)
제6조(개인정보 처리업무의 위탁)
제7조(개인정보의 파기 절차 및 방법)
제8조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사 방법)
제9조(개인정보의 안전성 확보조치)
제10조(개인정보 자동 수집 장치의 설치·운영 및 거부)
제11조(개인정보 보호책임자)
제12조(개인정보의 열람청구를 접수·처리하는 부서)
제13조(정보주체의 권익침해에 대한 구제방법)
제14조(추가적 이용·제공 판단기준)
제15조(개인정보 처리방침의 변경)
제1조(개인정보의 처리 목적)
제2조(개인정보의 처리 및 보유 기간)
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
제3조(처리하는 개인정보의 항목)
제4조(개인정보파일 등록 현황)
개인정보파일 검색(privacy.go.kr)| 개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 |
보유기간 | |
|---|---|---|---|---|
| 학술연구정보서비스 이용자 가입정보 | 한국교육학술정보원법 정보추제 동의 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
| 선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 | |||
제5조(개인정보의 제3자 제공)
제6조(개인정보 처리업무의 위탁)
제7조(개인정보의 파기 절차 및 방법)
제8조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사 방법)
제9조(개인정보의 안전성 확보조치)
제10조(개인정보 자동 수집 장치의 설치·운영 및 거부)
제11조(개인정보 보호책임자)
| 구분 | 담당자 | 연락처 |
|---|---|---|
| KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 안재호 |
- 이메일 : jinuk@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0158 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
| KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 송진욱 | |
| RISS 개인정보 보호책임자 | 교육학술데이터본부 정광훈 |
- 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
| RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
제12조(개인정보의 열람청구를 접수·처리하는 부서)
제13조(정보주체의 권익침해에 대한 구제방법)
제14조(추가적인 이용ㆍ제공 판단기준)
제15조(개인정보 처리방침의 변경)
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)