Toward Patent Response Automation with Recommender Systems and Collaborative Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《From PARIS to LE-PARIS: Toward Patent Response Automation with Recommender Systems and Collaborative Large Language Models》的翻译。

摘要

在专利起诉中，及时有效地回应专利局的行动对保护专利至关重要。然而，过去的自动化和人工智能研究在很大程度上忽略了这一方面。为了弥补这一差距，我们的研究引入了专利局行动响应智能系统（PARIS）及其高级版本，即大型语言模型（LLM）增强型PARIS（LE-PARIS）。这些系统旨在通过与人工智能的合作，提高专利律师处理OA响应的效率主要功能包括构建OA主题数据库、开发响应模板、实现推荐系统和基于LLM的响应生成。为了验证这些系统的有效性，我们使用美国专利商标局办公室行动数据库和基于六年来律师与我们的系统互动的纵向数据进行了多范式分析。通过五项研究，我们使用主题建模和我们提出的Delphi过程检查了OA主题的建设性（研究1和2），我们提出的基于LLM的混合推荐系统针对OA响应的有效性（研究3），生成响应的质量（研究4），以及系统通过用户研究在现实世界场景中的实际价值（研究5）。结果表明，PARIS和LE-PARIS都显著实现了关键指标，并对律师绩效产生了积极影响。

1 引言

2 前言和背景

3 系统概述

4 研究1：主题模型