Este artículo revisa exhaustivamente las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que aplican modelos de lenguaje preentrenados (PLM) y modelos de lenguaje a gran escala (LLM) recientemente avanzados a los campos del análisis de patentes y la innovación. Destaca las oportunidades de las técnicas de PLN para optimizar y mejorar tareas críticas en el ciclo de vida de las patentes, como la clasificación y recuperación de patentes, aumentando así la eficiencia de los investigadores y solicitantes de patentes y abriendo nuevas vías para la innovación y el descubrimiento tecnológico. En particular, resume los métodos de vanguardia basados en PLN, incluidos los métodos multimodales, y propone una nueva taxonomía basada en las particularidades de las tareas y los métodos en el ciclo de vida de las patentes. Su objetivo es proporcionar un recurso integral para investigadores y profesionales que trabajan en la intersección del PLN, la IA multimodal y el análisis de patentes, así como para las oficinas de patentes que buscan construir sistemas de patentes eficientes.
