PatentLMM: Large Multimodal Model for Generating Descriptions for Patent Figures

📄 arXiv: 2501.15074v1 📥 PDF

作者: Shreya Shukla, Nakul Sharma, Manish Gupta, Anand Mishra

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-01-25

备注: Accepted at AAAI 2025 (Main Track). Project page: https://vl2g.github.io/projects/PatentLMM/

💡 一句话要点

提出PatentLMM，用于生成专利图中技术图纸的详细描述。

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

关键词: 专利图描述生成 多模态模型 视觉编码器 语言模型微调 专利领域 PatentLMM PatentMME

📋 核心要点

  1. 专利文件中技术图纸的准确描述至关重要，但现有方法缺乏对该任务的自动化。
  2. PatentLMM通过专门设计的视觉编码器PatentMME和领域自适应的PatentLLaMA，有效生成高质量的专利图描述。
  3. 实验表明，PatentLMM优于通用多模态模型，证明了针对专利图的专门设计的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PatentLMM的大型多模态模型，专门用于生成高质量的专利图描述。为了训练和评估该模型，作者构建了一个名为PatentDesc-355K的大规模数据集，其中包含约355K张专利图及其简要和详细的文本描述，这些数据提取自超过6万份美国专利文件。PatentLMM包含两个关键组件：PatentMME，一个专门的多模态视觉编码器，用于捕获专利图的独特结构元素；以及PatentLLaMA，一个在大量专利数据上微调的领域自适应LLaMA版本。实验结果表明，专门为专利图设计的视觉编码器的训练能够显著提高性能，生成比微调类似大小的现成多模态模型更连贯的描述。作者公开了代码和数据，为自动化理解专利图、实现高效的知识共享和加速专利文件的起草铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决专利图中技术图纸描述自动生成的问题。现有方法要么依赖人工撰写，效率低下且成本高昂，要么直接使用通用图像描述模型，无法有效捕捉专利图的独特结构和技术细节，导致描述质量不高。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对专利图的视觉编码器和一个领域自适应的语言模型，从而更好地理解专利图的内容并生成准确、详细的描述。通过专门设计，模型能够更好地捕捉专利图中的技术元素和结构信息。

技术框架：PatentLMM由两个主要模块组成：PatentMME（Patent Multimodal Encoder）和PatentLLaMA。PatentMME是一个专门设计的视觉编码器，用于提取专利图的视觉特征。PatentLLaMA是在LLaMA基础上，使用大量专利文本数据进行微调的语言模型，用于生成文本描述。整体流程是：首先，PatentMME对专利图进行编码，提取视觉特征；然后，将视觉特征输入到PatentLLaMA中，生成对应的文本描述。

关键创新：论文的关键创新在于PatentMME的设计，它专门针对专利图的特点进行了优化，能够更好地捕捉专利图中的技术元素和结构信息。与直接使用通用视觉编码器相比，PatentMME能够提取更具判别性的特征，从而提高描述生成的质量。此外，PatentLLaMA的领域自适应微调也提高了模型在专利领域的表现。

关键设计：PatentMME的具体网络结构未知，但强调了其针对专利图的特殊设计。PatentLLaMA则是在LLaMA模型的基础上进行微调，使用了大量的专利文本数据。论文中没有明确给出损失函数的具体形式，但可以推测使用了标准的语言模型训练损失函数，例如交叉熵损失。具体的参数设置和训练细节在论文中没有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PatentLMM在生成专利图描述方面显著优于通用多模态模型。通过专门设计的视觉编码器和领域自适应的语言模型，PatentLMM能够生成更准确、更详细的描述，更好地捕捉专利图中的技术细节。具体的性能提升数据未知，但论文强调了PatentMME的有效性。

🎯 应用场景

PatentLMM可应用于专利自动撰写、专利检索、技术文档理解等领域。通过自动生成专利图的描述，可以提高专利撰写效率，降低成本，并促进知识共享。此外，该技术还可以帮助研究人员快速理解专利内容，加速技术创新。

📄 摘要（原文）

Writing comprehensive and accurate descriptions of technical drawings in patent documents is crucial to effective knowledge sharing and enabling the replication and protection of intellectual property. However, automation of this task has been largely overlooked by the research community. To this end, we introduce PatentDesc-355K, a novel large-scale dataset containing ~355K patent figures along with their brief and detailed textual descriptions extracted from more than 60K US patent documents. In addition, we propose PatentLMM - a novel multimodal large language model specifically tailored to generate high-quality descriptions of patent figures. Our proposed PatentLMM comprises two key components: (i) PatentMME, a specialized multimodal vision encoder that captures the unique structural elements of patent figures, and (ii) PatentLLaMA, a domain-adapted version of LLaMA fine-tuned on a large collection of patents. Extensive experiments demonstrate that training a vision encoder specifically designed for patent figures significantly boosts the performance, generating coherent descriptions compared to fine-tuning similar-sized off-the-shelf multimodal models. PatentDesc-355K and PatentLMM pave the way for automating the understanding of patent figures, enabling efficient knowledge sharing and faster drafting of patent documents. We make the code and data publicly available.