Effiziente Methode zur Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen durch Nutzung von Retrievalgraphen

แนวคิดหลัก

Eine effiziente Methode zur Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen, die globale Kontextinformationen durch Retrievalgraphen nutzt, um die Leistung gegenüber herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.

บทคัดย่อ

Die Studie befasst sich mit der Aufgabe der Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen, bei der die semantische Ähnlichkeit zwischen zwei Patentphrasen gemessen wird. Da Patentdokumente eine rechtliche und hochgradig technische Sprache verwenden, erzielen bestehende Methoden zur semantischen Textähnlichkeit, die auf lokalen Kontextinformationen basieren, keine zufriedenstellenden Ergebnisse bei der Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen.
Um dies zu adressieren, führen die Autoren einen grafikgestützten Ansatz ein, um die globalen Kontextinformationen der Patentphrasen zu verstärken. Für jede Patentphrase wird ein Phrasengraph konstruiert, der mit ihren Fokuspatenten und einer Liste von Patenten, die entweder von diesen Fokuspatenten zitiert werden oder diese zitieren, verbunden ist. Die erweiterte Phraseneinbettung wird dann durch Kombination ihrer lokalisierten kontextbezogenen Einbettung mit ihrer globalen Einbettung innerhalb des Phrasengraphen abgeleitet.
Die Autoren schlagen außerdem ein selbstüberwachtes Lernziel vor, das die abgerufene Topologie nutzt, um sowohl die kontextualisierte Einbettung als auch die Graphparameter in einem End-to-End-Verfahren zu verfeinern. Experimentelle Ergebnisse aus einem einzigartigen Datensatz zur Ähnlichkeit von Patentphrasen zeigen, dass der Ansatz die Darstellung von Patentphrasen deutlich verbessert und zu erheblichen Verbesserungen bei der Ähnlichkeitsinferenz in einem selbstüberwachten Verfahren führt. Auch im überwachten Lernumfeld werden erhebliche Verbesserungen beobachtet, was das Potenzial der Nutzung von abgerufenen Phrasengraphen-Erweiterungen unterstreicht.

สถิติ

Patentdokumente verwenden rechtliche und hochgradig technische Sprache, die sich erheblich von der umgangssprachlichen Verwendung unterscheiden kann.
Bestehende Methoden zur semantischen Textähnlichkeit, die auf lokalisierten Kontextinformationen basieren, erzielen keine zufriedenstellenden Ergebnisse bei der Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen.
Der vorgeschlagene Ansatz RA-Sim nutzt einen Retrievalgraphen, um die globalen Kontextinformationen der Patentphrasen zu verstärken und die Leistung bei der Ähnlichkeitsinferenz zu verbessern.

คำพูด

"Patentdokumente verwenden rechtliche und hochgradig technische Sprache, die sich erheblich von der umgangssprachlichen Verwendung unterscheiden kann."
"Bestehende Methoden zur semantischen Textähnlichkeit, die auf lokalisierten Kontextinformationen basieren, erzielen keine zufriedenstellenden Ergebnisse bei der Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen."
"Der vorgeschlagene Ansatz RA-Sim nutzt einen Retrievalgraphen, um die globalen Kontextinformationen der Patentphrasen zu verstärken und die Leistung bei der Ähnlichkeitsinferenz zu verbessern."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

Connecting the Dots

by Zhuoyi Peng,... ที่ arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16265.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz RA-Sim auf andere Domänen wie wissenschaftliche Artikel erweitert werden?

Um den vorgeschlagenen Ansatz RA-Sim auf andere Domänen wie wissenschaftliche Artikel zu erweitern, könnten folgende Schritte unternommen werden:

Anpassung der Daten: Die Daten für wissenschaftliche Artikel müssten entsprechend der spezifischen Merkmale und Terminologie dieser Domäne angepasst werden. Dies könnte die Extraktion von Schlüsselphrasen aus den Artikeln sowie die Erstellung von Beziehungen zwischen den Artikeln umfassen.

Erstellung eines Artikel-Graphen: Ähnlich wie im Patentbereich könnte ein Artikel-Graph erstellt werden, der die Beziehungen zwischen wissenschaftlichen Artikeln basierend auf Zitaten oder thematischen Ähnlichkeiten darstellt.

Textuelle Repräsentationen: Die textuellen Repräsentationen der wissenschaftlichen Artikel könnten durch die Integration von Text-Encodern wie BERT oder RoBERTa verbessert werden, um eine bessere Kontextualisierung zu ermöglichen.

Selbstüberwachtes Lernen: Das Modell könnte mit selbstüberwachtem Lernen trainiert werden, um die Ähnlichkeiten zwischen wissenschaftlichen Artikeln zu erfassen, ohne auf annotierte Daten angewiesen zu sein.

Evaluation und Anpassung: Nach der Anpassung des Ansatzes auf wissenschaftliche Artikel müsste das Modell ausgiebig evaluiert und gegebenenfalls angepasst werden, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie könnte der zusätzliche Rechenaufwand des Graphmoduls im Vergleich zu nicht-graphbasierten Methoden weiter reduziert werden?

Um den zusätzlichen Rechenaufwand des Graphmoduls im Vergleich zu nicht-graphbasierten Methoden weiter zu reduzieren, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Effiziente Graphrepräsentation: Die Graphrepräsentation könnte optimiert werden, indem beispielsweise nur relevante Nachbarn oder relevante Beziehungen berücksichtigt werden, um die Komplexität zu reduzieren.

Approximationsalgorithmen: Die Verwendung von Approximationsalgorithmen oder Sampling-Techniken könnte den Rechenaufwand verringern, indem nur eine Teilmenge des Graphen für die Berechnungen verwendet wird.

Parallelisierung: Durch die Parallelisierung von Berechnungen und die Nutzung von leistungsstarken Rechenressourcen könnte die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Graphmoduls verbessert werden.

Optimierung der Graphoperationen: Eine Optimierung der Graphoperationen und Algorithmen könnte dazu beitragen, die Laufzeit des Graphmoduls zu reduzieren, ohne die Qualität der Ergebnisse zu beeinträchtigen.

Hybride Ansätze: Die Kombination von Graph-basierten und nicht-graphbasierten Methoden in hybriden Ansätzen könnte eine effiziente Nutzung der Ressourcen ermöglichen, indem die Stärken beider Ansätze genutzt werden.

Wie könnte die Effizienz der Erstellung des Phrasengraphs für den gesamten Patentdatensatz verbessert werden?

Um die Effizienz der Erstellung des Phrasengraphs für den gesamten Patentdatensatz zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verteilte Verarbeitung: Die Verwendung von verteilten Verarbeitungstechniken und parallelen Berechnungen könnte die Effizienz der Phrasengraph-Erstellung für große Datensätze verbessern.

Optimierte Datenextraktion: Die Optimierung des Prozesses zur Extraktion von Schlüsselphrasen aus den Patentdaten könnte die Effizienz steigern, indem präzise und relevante Phrasen extrahiert werden.

Inkrementelle Aktualisierung: Die Implementierung eines Systems zur inkrementellen Aktualisierung des Phrasengraphs könnte die Wiederverwendung bereits berechneter Informationen ermöglichen und die Gesamtzeit für die Erstellung des Graphen reduzieren.

Effiziente Algorithmen: Die Verwendung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen für die Konstruktion des Phrasengraphs könnte die Laufzeitoptimierung unterstützen und die Gesamteffizienz steigern.

Vorverarbeitung der Daten: Eine sorgfältige Vorverarbeitung der Daten, um redundante Informationen zu reduzieren und die Datenqualität zu verbessern, könnte die Effizienz der Phrasengraph-Erstellung erhöhen.

Durch die Implementierung dieser Maßnahmen könnte die Effizienz der Erstellung des Phrasengraphs für den gesamten Patentdatensatz optimiert werden.