综述：基于生成式人工智能的智能专利摘要系统，用于知识产权知识的交流与合作

《World Patent Information》：Generative AI-based intelligent patent summarization for intellectual property knowledge communication and cooperation

该研究开发基于大语言模型的智能专利摘要系统，通过V2X技术专利案例验证，系统生成的摘要与专家撰写专利的语义相似度达90%，可在消费级硬件高效运行，显著提升专利处理效率。

　　随着全球科技创新的不断加速，专利申请数量呈现出显著增长的趋势，这对专利数据的检索、分析和管理提出了前所未有的挑战。根据世界知识产权组织（WIPO）发布的《2024年世界知识产权指标》报告，2023年全球专利申请总数已超过355万件。这一数据的增长不仅反映了技术创新的活跃程度，也凸显了对专利信息处理技术的迫切需求。传统的专利信息提取和解读方法往往依赖人工操作，不仅耗时费力，而且容易受到主观判断的影响，缺乏系统的验证机制。为了应对这一挑战，研究团队开发了一种基于大语言模型（LLM）的智能专利摘要系统，旨在提升专利文档的理解和使用效率。

专利信息管理是科技创新过程中不可或缺的一环。专利不仅是技术创新成果的法律保护形式，也是企业竞争力的重要体现。然而，专利文档通常具有高度的专业性和复杂性，其内容涵盖技术细节、法律条款、权利要求等多个方面，篇幅往往较长，甚至达到数十页。在这种背景下，自动文本摘要（ATS）技术的应用显得尤为重要。ATS能够从原始文本中识别并提取关键信息，将其浓缩为更简洁、更有条理的摘要，从而帮助用户快速把握专利的核心内容。这项技术在法律、科技、商业等多个领域都得到了广泛应用，特别是在处理大量专利和法律文件时，其优势尤为突出。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为专利信息处理带来了新的可能性。AI不仅能够显著提高生产力，还能缩短新技术的研发周期，使其成为创新管理的重要工具。在专利领域，AI的应用主要体现在专利检索、分析、分类和摘要生成等方面。特别是随着大语言模型（LLM）的不断进步，其在自然语言处理（NLP）任务中的表现日益优异，为专利摘要生成提供了强有力的技术支持。LLM在机器翻译、情感分析、文本生成等任务中展现出强大的能力，这使得其在专利信息处理中的应用成为可能。

本研究的重点是利用LLM技术开发一种高效的专利摘要系统。为了确保系统的实用性和可推广性，研究团队采用了监督学习的方法，使模型能够自动学习并生成高质量的专利摘要。通过训练和优化，该系统能够在单个消费级GPU服务器上高效运行，降低了硬件要求，提高了技术的可访问性。实验结果显示，该系统生成的摘要在语义结构上与领域专家撰写的摘要具有近90%的相似度，这表明其在保持原文关键信息的同时，也具备较高的准确性和一致性。

在实验过程中，研究团队选择了与车辆到万物（V2X）技术相关的专利作为案例。V2X技术涉及车辆与周围环境之间的信息交互，包括车辆与基础设施、车辆与行人、车辆与车辆以及车辆与云端之间的通信。这一技术领域的发展迅速，相关专利数量庞大，对信息处理能力提出了更高的要求。通过使用V2X领域的专利数据集，研究团队验证了该智能摘要系统在实际应用中的有效性。实验结果表明，该系统不仅能够快速处理大量专利文档，还能在保持语义完整性的同时，显著提高信息提取的效率。

本研究的创新点在于将LLM技术应用于专利摘要生成，并通过监督学习的方法优化模型性能。与传统的专利信息处理方法相比，该系统具有更高的自动化程度和更低的运营成本。此外，研究团队还探讨了如何通过模型压缩等技术手段，使LLM能够在消费级硬件上运行，从而扩大其应用范围。这种技术路线不仅适用于专利领域，还可以推广到其他需要处理大量文本数据的行业，如法律、医疗、金融等。

在实际应用中，智能专利摘要系统能够为研究人员、企业决策者和专利审查人员提供便捷的信息处理工具。对于研究人员而言，该系统可以帮助他们快速了解相关技术的发展趋势，避免重复劳动，提高研究效率。对于企业决策者而言，该系统能够辅助他们进行专利布局分析，识别潜在的技术机会和竞争威胁。对于专利审查人员而言，该系统可以减轻他们在处理大量专利文档时的工作负担，提高审查效率和准确性。

尽管智能专利摘要系统在多个方面展现出优势，但仍存在一些挑战和局限性。首先，专利文档的语言风格和内容结构具有高度的专业性和复杂性，这对模型的理解能力提出了更高的要求。其次，不同领域的专利文档可能存在显著的语言差异，这需要模型具备较强的泛化能力。此外，专利文档中可能包含大量的法律术语和技术术语，这对模型的训练数据和算法提出了更高的标准。因此，未来的研究需要进一步优化模型的训练方法，提高其在不同领域和不同语境下的适应能力。

本研究的实验结果表明，基于LLM的智能专利摘要系统在实际应用中具有较高的可行性。通过使用开放源代码的Llama 3-8B-Instruct模型进行训练和优化，研究团队成功开发了一种能够在消费级硬件上高效运行的专利摘要系统。该系统的性能在多个评估指标上均优于现有的专利摘要方法，显示出其在专利信息处理中的潜力。然而，要实现该系统的广泛应用，还需要进一步解决模型的泛化能力、数据处理的效率以及结果的可解释性等问题。

在专利信息管理的背景下，智能摘要系统不仅能够提升信息处理的效率，还能够促进知识共享和技术创新。通过自动提取和归纳关键信息，该系统可以帮助用户更全面地理解专利内容，为技术发展和商业决策提供有力支持。此外，该系统还可以作为专利分析的辅助工具，帮助研究人员识别技术趋势、评估技术价值，并为专利布局提供数据支持。这些功能的实现，将有助于推动专利信息管理的智能化发展，提高整个创新生态系统的运行效率。

随着人工智能技术的不断进步，智能专利摘要系统有望成为专利管理领域的重要工具。未来的研究可以进一步探索如何结合多种AI技术，如知识图谱、语义网络和深度学习，以提高系统的智能化水平。此外，还可以研究如何将智能摘要系统与现有的专利管理系统进行集成，实现更全面的专利信息处理和分析。这些技术的融合和发展，将有助于构建更加高效、智能和可持续的专利管理平台，为科技创新提供更加有力的支持。

总之，本研究通过引入大语言模型技术，成功开发了一种高效的智能专利摘要系统。该系统不仅能够处理大量专利文档，还能生成高质量的摘要，提高专利信息处理的效率和准确性。实验结果表明，该系统在语义结构上与专家撰写的摘要具有高度相似性，显示出其在实际应用中的潜力。未来的研究将继续优化该系统，探索其在更多领域的应用，并推动专利信息管理的智能化发展。