선행기술조사를 위한 딥러닝 언어 모델 기반 특허 문서 분류

초록

전 세계적으로 최근 신기술에 대한 특허가 다량으로 출원되는 상황이지만, 특허 심사를 처리하는 인력은 증가하는 특허 수를 따라가지 못하고 있다. 이는 특허 심사 품질을 감소시키며 그와 동시에 개인 및 기업, 더 나아가 국가의 신뢰성 저하 및 경제적 손실을 야기한다. 특히, 선행기술조사는 제한된 시간 안에서 노동집약적 고비용 작업이기 때문에 최근 급속도로 발전하고 있는 딥러닝을 적용하기에 매우 적합한 대상이 된다. 본 논문을 통해 딥러닝 기반 언어 모델 중 하나인 매우 우수한 성능을 보이는 BERT에 기반하여 선행기술조사 때에 대용량 특허 문서에서 유효 특허를 효과적으로 찾는 방법을 제안하였으며, 실험을 통해 그 성능의 우월성을 입증하였다.