تعتبر عملية تقييم جدّة براءات الاختراع من المهام الحساسة والمعقدة، حيث يتعين على الفاحصين تحديد ما إذا كانت الفكرة المطروحة قد تم الإعلان عنها سابقاً في مستندات فنون سابقة (Prior Art). تتطلب هذه العملية مطابقة دقيقة بين الميزات المحددة في المطالبة بالبراءة وفقرات من الفنون السابقة.

قد عالجت الأعمال السابقة مسألة توقع الجدّة بشكل رئيسي كمسألة تصنيف ثنائية على مستوى المطالبة، لكننا نرى أن هذه المقاربة عرضة للارتباطات الزائفة وتفتقر إلى التفاصيل اللازمة للتطبيق العملي.

في هذا السياق، نقدم FiNE-Patents (التقييم الدقيق لجدّة براءات الاختراع)، وهو مجموعة بيانات جديدة تضم 3,658 مطالبة براءة أولية تم توضيحها بمراجع فنية دقيقة مأخوذة من مستندات وجهة نظر البحث الأوروبية (ESOP).

نقترح تغيير نموذج التقييم من تصنيف ثنائي بسيط إلى مهمة استرجاع مشترك واستدلال مجرد على مستوى الميزة، حيث يتعين على النماذج تحديد فقرات معينة من مستند فنون سابقة تكشف عن ميزات فردية من المطالبة، وتحديد أي الميزات تجعل المطالبة جديدة.

قمنا بتنفيذ وتقييم آليات قائمة على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) التي تفكك المطالبات إلى ميزات، وتقوم بتحليل كل ميزة مقابل الفنون السابقة، وأخيراً تستخلص توقع الجدّة على مستوى المطالبة.

تظهر تجاربنا أن هذه الآليات تتفوق على المعايير التقليدية في استرجاع الفقرات وتحديد الميزات الجديدة. علاوة على ذلك، نثبت أن النماذج الكبيرة resilient ضد الارتباطات الزائفة الموجودة في مهمة تصنيف جدّة المطالبات.

كما نوفر مجموعة البيانات والكود لتعزيز المزيد من الأبحاث حول تحليل براءات الاختراع بشكل شفاف ودقيق.