BERT를 활용한 기술 특허 분류 성능 평가

초록

최근 RPA과 인공지능을 결합한 인텔리전트 오토메이션의 도래로 재무, 보험, 인적자원 관리, 회계, 제조, 공급망 관리, IT 관리, 고객 서비스 등 다양한 분야에 광범위한 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 기술 특허 분석에 딥러닝 기반의 자연어 처리를 적용한 IPA 연구는 충분히 발전하지 못한 상황이다. 본 연구는 이산화탄소 포집·활용에 대한 특허 데이터, 자연어 전처리 기법 그리고 BERT와 BERT 파생 모형 기반의 기술 특허 분류 시스템을 설계하고, 정확도, 카파 상관계수 그리고 F1-점수를 비교·분석하였다. 주요 결과를 요약·정리하면 다음과 같다. 첫째, 다섯 가지 CCU 기술 분류에서 BERT 모형이 ELECTRA 모형보다 더 좋은 성능을 보였으며, 이는 BERT모형의 MLM 방식이 전체 문맥 정보를 더 효과적으로 이해할 수 있음을 시사한다. 둘째, 특허 요약 분류에서는 제1 청구항 분류보다 더 높은 성능을 나타냈는데, 이는 언어 모형들이 다양한 텍스트 유형으로 학습되고, 일반적인 언어 사용과 문맥을 기반으로 학습되기 때문에, 전체 특허 내용을 요약하는 특허 요약을 더 효과적으로 처리할 수 있다고 판단된다. 본 연구는 BERT와 BERT 파생 모형을 기술 특허 분류에 적용한 의미 있는 IPA 연구로 비즈니스 전략 수립과 기술경쟁력 강화에 중대한 영향을 미칠 수 있는 가능성을 제시한다.

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