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특허상담 자동분류의 성능 향상 방안 연구: 트랜스포머 기반 인공지능 모델 버트(BERT)를 활용 = A Study on the Performance Improvement of Automatic Intellectual Property Counseling Classification: Using the Transformer-based AI Model BERT
저자
노동훈 ( Dong-hun Noh ) ; 민재옥 ( Jae-ok Min ) ; 우소연 ( So-youn Woo )
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학술지명
권호사항
발행연도
2024
작성언어
-주제어
KDC
300
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
159-177(19쪽)
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특허고객상담은 지식재산권의 창출 및 출원인·권리자의 권익 보호 등을 지원하는 중요한 공공서비스이다. 모든 특허상담 내용은 특허고객을 효과적으로 지원하고 정책적으로 활용하고자 일정한 기준에 따라 분류되고 있다. 2020년까지는 전문상담사가 직접 분류해 왔으나, 2021년부터는 상담 텍스트를 활용하여 TA(Text Analysis)로 자동으로 분류하고 있다.
최근 5년간 상담건 분류 분포를 살펴보면 전문상담사가 분류한 2018~2020년과 TA로 자동분류한 2021~2022년의 분포도가 다소 차이가 나는 것이 관찰되었기에 본 연구에서는 트랜스포머 기반 AI모델인 버트를 활용한 자동분류의 성능 향상방안을 연구하였다. 특허상담 텍스트 데이터와 전문상담사 분류값을 학습데이터로 활용하여 버트를 사전 훈련시키고 특허상담에 맞도록 파인튜닝한 AI 모델을 활용하여 자동분류한 결과 기존 TA보다 분류 분포가 더 유사하게 나타났다. 이를 근거로 추후 특허상담분류버트(가칭)를 특허상담 자동분류에 적용할 때 보다 나은 성능을 기대할 수 있을 것이라 생각된다. 자동분류 결과가 보다 신뢰성 있게 도출되면 전문상담사의 업무부담 완화 및 효율성을 제고하고자 하는 정책적인 목적을 지속적·안정적으로 달성하고 특허고객상담 서비스 현황 및 고객의 니즈를 보다 정확하게 파악할 수 있어 특허고객 서비스 향상에 더 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
Intellectual property customer counseling is an important public service that supports the creation of intellectual property rights and protection of the rights and interests of applicants and rights holders. To effectively support customers and secure the use of counseling content as a policy, counseling contents are classified according to certain criteria. Until 2020, it was professional counselors who directly classified these contents, but 2021 saw a shift toward automatic classification based on text analysis (TA) of the consultation texts. However, an investigation as to the distribution of counseling case classification over the past five years showed some differences between the 2018-2020 distribution, classified by professional counselors, and the 2021-2022 distribution, automatically classified by TA. Therefore, this study investigated how to improve the performance of the automatic classification system using BERT, a transformer-based AI model. After fine-tuning the BERT model, which was pre-trained using patent counseling text data and professional counselor classification values data, it was observed that the BERT’s automatic classification distribution was more similar to that of professional counselors than the classification distribution of the existing TA. These results show that the future application of the “Patent Consultation Classification BERT,” a tentative name for the model, to automatic patent consultation classification may yield a better performance than the current TA method. Furthermore, if the automatic classification results become more reliable through the use of this AI model, the purpose behind the policy for the automation of this procedure―namely easing the burden and improving the efficiency of professional counselors―may be achieved with improved continuity and stability. This may then enable a more accurate identification of the current status of patent customer counseling services and customer needs.
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