한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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딥러닝 기반 특허의 종속 청구항 인식 개선

Improving Recognition of Patent's Claims with Deep Neural Networks

  • 박주연 (동국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 신예지 (동국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김민수 (동국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김동호 (동국대학교 융합교육원) ;
  • 김지희 (동국대학교 융합교육원)
  • Park, Ju-yeon (Dept. of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
  • Shin, Yeji (Dept. of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
  • Kim, Minsu (Dept. of Computer Science and Engineering, Dongguk University) ;
  • Kim, Dongho (Dongguk Institute of Convergence Education) ;
  • Kim, Jihie (Dongguk Institute of Convergence Education)
  • 발행 : 2020.05.29
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초록

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

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