PatRe 是一個聚焦專利審查流程的評測專案，核心在於把任務從單次分類或抽取，推進到更貼近實務的「審查意見生成」與「申請人答辯生成」。以目前公開資訊來看，這個儲存庫主要提供的是評估與生成流程，而不只是靜態資料展示。

實際使用上，使用者需要先準備測試集路徑與參考資料池，之後可選擇只生成結果、只做評估，或限制樣本數進行小規模測試。它也支援既有結果資料夾的評分，對研究者反覆比較不同模型或提示策略會更方便。

這個專案較有意思的地方，在於它把專利審查視為多階段、互動式的文字推理工作，而不是單純預測標籤。README 也提到資料對齊流程會結合 BM25 從 reference pool 擷取相關內容，讓評測不只看模型寫得像不像，還更接近依據檢索材料進行論述的情境。

重點摘要如下：
– 任務設計完整：涵蓋 Office Action 與 rebuttal，不只單向生成。
– 評測流程彈性：可分開執行生成與評估，也能限制樣本或輪次。
– 資料格式務實：支援格式化 JSON 陣列，並保留舊版 JSONL 載入能力。
– 檢索導向：透過 reference pool 與 BM25 對齊，模擬實際審查參照依據。

若你是做法律科技、專利 NLP，或想評估大型語言模型在高約束推理場景的表現，PatRe 很值得關注。特別適合拿來比較模型在審查方與申請方兩種角色中的落差；不過目前公開說明也顯示，資料集與完整展示仍在逐步釋出，實際覆蓋範圍建議以官方後續更新為準。

Source: https://github.com/AIforIP/PatRe