Lens.orgの特許APIを使う

１．はじめに

• LLMによるデータ取得や分析が盛況なので、特許データもLLMから呼び出せるようにAPIになっていると便利なはず（LangChainを使うにしてもGPT Functionを使うにしても）。

• ということで、特許データをＡＰＩでアクセスできるようなものはないか、と調べました。

• そこで発見したのがLens.orgのＡＰＩ。さっそく利用申し込み。14日間フリートライアルでもらいました。ブラウザからアクセスする機能でも有名なようですね。

２．操作方法

• swaggerを見ても説明がcurlなどだけだったので、少し苦労した部分がありました。

• pythonでやるとこんな感じ、というのを書いていきます。

とりあえず基本的な呼び出し。GETとPOSTに分かれてますが複雑な検索式を見越してPOSTで操作します。

import requests
import urllib

# トークンを取得する
token = "***" #ログイン後の画面で「SUBSCRIPTIONS」に行って生成

# ヘッダーを設定
headers = {"Authorization": "Bearer {}".format(token),"content-type": "application/json"}
url = "https://api.lens.org/patent/search"

• bosy部分の作り方をいくつか。この辺参照に

#example1
payload = {
    "query": {
        "terms": {
            "abstract": ["metamaterial"]  
        }
           
    }
    ,"include":["lens_id", "abstract"]  
 
}

• 複合検索に対応するのはこの入れ方

#exmple2
payload = {"query": "(title:javascript AND applicant.name:(IBM)) AND year_published:[2000 TO 2018]"}

• 複合検索はこちらのほうが丁寧

#example3
payload={
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "match": {
                        "cited_by_patent": "true"
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "publication_type": "GRANTED_PATENT"
                    }
                },
#                {
#                   "match_phrase": {
#                        #"applicant.name": "IBM"
#                        "abstract":"metamaterial"
#                    }
#                },
                                {
                    "match": {
                        "class_ipcr.symbol":"G06Q30/00"
                        #"applicant.residence": "JP"
                        #"priority_claim.jurisdiction":"JP"
                    }
                }
                
            ]
        }
    }
    ,"include":["lens_id", "biblio.invention_title","biblio.application_reference.doc_number"]  
}

など、"include":["lens_id", "biblio.invention_title","biblio.application_reference.doc_number"]

という部分は、レスポンスでほしい項目を指定しておけばもらえるものです。

３．その他

• 使い方としては、LangChain TaggingやAutoGPTで使う道具として特許データをAPIから呼び出して、それぞれLLMでいい感じに加工していってもらう、という形になります。

• LLM＋APIによって、特許調査や分析がかなり省力化・自動化できずはずで、その辺を進めていく予定です。Gorilla でも独自のAPI拡張はできるはずなので、これも試していきたいです。