본 논문은 특허 유사성 평가를 위한 새로운 프레임워크인 PatentMind를 제안합니다. PatentMind는 특허 문서의 복잡한 구조(기술 사양, 법적 경계, 적용 맥락)를 고려하여 기술적 특징, 적용 분야, 청구 범위의 세 가지 핵심 차원으로 특허를 분해하고, 각 차원별 유사도 점수를 계산합니다. 문맥적 신호를 통합하는 4단계 추론 과정을 통해 점수에 가중치를 동적으로 부여하여 전문가 수준의 판단을 모방합니다. 500개의 특허 쌍으로 구성된 Human-annotated benchmark인 PatentSimBench를 구축하여 평가를 수행하였으며, 전문가의 평가와 높은 상관관계(r=0.938)를 보이며 기존 임베딩 기반 모델 및 고급 프롬프트 엔지니어링 방법보다 성능이 우수함을 실험적으로 증명했습니다.
