Pap2Pat:基于分块的轮廓引导生成的自动化论文到专利草拟
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了专利描述部分生成的缺失问题,提出了基于论文和轮廓的自动化专利生成任务。通过引入PAP2PAT基准,我们的实验表明当前的开放权重大语言模型能够利用论文信息,尽管在处理专利语言中的重复性方面存在困难。
我们设计了一种错误分类法来评估机器生成专利文本的能力,涉及声明到摘要的生成和生成下一个声明。开发了PatentEval工具来比较专用和通用语言模型,并研究了与专家评估一致的指标。这些方法揭示了语言模型在专利文本生成中的能力和局限性。