PATENTWRITER: A Benchmarking Study for Patent Drafting with LLMs

📄 arXiv: 2507.22387v1 📥 PDF

作者: Homaira Huda Shomee, Suman Kalyan Maity, Sourav Medya

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-07-30

💡 一句话要点

PATENTWRITER：利用LLM进行专利撰写基准测试，提升专利申请效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 专利撰写 摘要生成 基准测试 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有专利申请流程繁琐耗时，缺乏高效的自动化工具。
  2. PATENTWRITER框架利用LLMs生成专利摘要，旨在简化专利撰写流程。
  3. 实验表明，LLMs生成的摘要在质量和风格上均超越领域特定基线。

📝 摘要（中文）

本文提出了PATENTWRITER，一个统一的基准测试框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在专利摘要生成方面的能力，旨在利用LLMs革新繁琐的专利撰写流程。该框架以专利的首项权利要求为输入，在零样本、少样本和思维链提示策略下，对包括GPT-4和LLaMA-3在内的六个领先LLMs进行评估，以生成专利摘要。PATENTWRITER超越了表面评估，通过标准NLP指标（如BLEU、ROUGE、BERTScore）、三种输入扰动下的鲁棒性以及在专利分类和检索两个下游任务中的适用性，系统地评估输出质量。此外，还进行了文体分析，以评估长度、可读性和语气。实验结果表明，现代LLMs可以生成高保真且文体适当的专利摘要，通常优于特定领域的基线模型。代码和数据集已开源，以支持可重复性和未来研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决专利撰写过程中摘要生成效率低下的问题。现有方法通常依赖人工撰写或领域专家系统，效率低下且成本高昂。大型语言模型（LLMs）在文本生成方面展现出强大的能力，但缺乏针对专利摘要生成的系统性评估和基准测试。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs强大的文本生成能力，通过合适的提示策略，自动生成高质量的专利摘要。通过构建统一的基准测试框架，系统地评估不同LLMs在专利摘要生成任务上的性能，并分析其优缺点，为未来研究提供参考。

技术框架：PATENTWRITER框架主要包含以下几个部分：1）数据集构建：收集大量的专利数据，并提取首项权利要求和对应的摘要；2）模型选择：选择多个具有代表性的LLMs，如GPT-4和LLaMA-3；3）提示策略设计：设计零样本、少样本和思维链等不同的提示策略，引导LLMs生成摘要；4）评估指标：采用标准NLP指标（BLEU、ROUGE、BERTScore）、鲁棒性测试和下游任务性能等多种指标，全面评估生成摘要的质量；5）文体分析：评估生成摘要的长度、可读性和语气等文体特征。

关键创新：该论文的主要创新点在于：1）提出了PATENTWRITER，是首个针对LLMs在专利摘要生成任务上的统一基准测试框架；2）采用了多种评估指标，全面评估生成摘要的质量，包括语义相似度、鲁棒性和下游任务性能；3）进行了文体分析，评估生成摘要的风格是否符合专利撰写的要求。

关键设计：在提示策略方面，论文尝试了零样本、少样本和思维链等不同的方法，以探索最佳的提示方式。在鲁棒性测试方面，论文采用了三种类型的输入扰动，包括关键词替换、句子删除和句子顺序改变，以评估LLMs对输入噪声的抵抗能力。在下游任务方面，论文将生成的摘要用于专利分类和检索任务，以评估其在实际应用中的价值。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现代LLMs在专利摘要生成任务上表现出色，生成的摘要在质量和风格上通常优于领域特定的基线模型。例如，GPT-4在多个评估指标上取得了最佳性能，表明其具有强大的专利摘要生成能力。此外，实验还发现，合适的提示策略可以显著提高LLMs的生成质量。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于专利撰写辅助工具的开发，帮助专利申请人快速生成高质量的专利摘要，提高专利申请效率。此外，该基准测试框架可用于评估和比较不同LLMs在专利领域的应用潜力，促进相关技术的发展。未来，该研究可扩展到其他专利文档的生成，如权利要求书、说明书等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have emerged as transformative approaches in several important fields. This paper aims for a paradigm shift for patent writing by leveraging LLMs to overcome the tedious patent-filing process. In this work, we present PATENTWRITER, the first unified benchmarking framework for evaluating LLMs in patent abstract generation. Given the first claim of a patent, we evaluate six leading LLMs -- including GPT-4 and LLaMA-3 -- under a consistent setup spanning zero-shot, few-shot, and chain-of-thought prompting strategies to generate the abstract of the patent. Our benchmark PATENTWRITER goes beyond surface-level evaluation: we systematically assess the output quality using a comprehensive suite of metrics -- standard NLP measures (e.g., BLEU, ROUGE, BERTScore), robustness under three types of input perturbations, and applicability in two downstream patent classification and retrieval tasks. We also conduct stylistic analysis to assess length, readability, and tone. Experimental results show that modern LLMs can generate high-fidelity and stylistically appropriate patent abstracts, often surpassing domain-specific baselines. Our code and dataset are open-sourced to support reproducibility and future research.