본 논문은 최근 발전된 사전 훈련 언어 모델(PLM)과 대규모 언어 모델(LLM)을 특허 분석 및 혁신 분야에 적용하는 자연어 처리(NLP) 기법들을 종합적으로 검토한 설문 조사 논문입니다. 특허 분류 및 검색과 같은 특허 라이프 사이클의 중요한 작업을 간소화하고 향상시키는 NLP 기법의 기회를 제시하며, 이를 통해 특허 연구자 및 출원인의 효율성을 높이고 기술 혁신 및 발견을 위한 새로운 길을 열 수 있음을 강조합니다. 특히 다중 모달 방법을 포함한 최신 NLP 기반 방법들을 요약하고, 특허 라이프 사이클의 작업과 방법의 구체적인 내용을 기반으로 새로운 분류 체계를 제시합니다. NLP, 다중 모달 AI, 그리고 특허 분석의 교차점에서 일하는 연구자와 실무자, 그리고 효율적인 특허 시스템을 구축하려는 특허청을 위한 포괄적인 자료를 제공하는 것을 목표로 합니다.
