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原標(biāo)題:【原創(chuàng)】具有授權(quán)前景的審查意見答復(fù)方法
一份專利申請的審查意見通知書下來,都會給出該申請的審查的結(jié)論性意見。而結(jié)論性的意見也初步表明了該申請是否具備授權(quán)前景,通常包括如下三種:
很明顯對于前兩種,是具有授權(quán)前景的,也是代理人最喜歡收到的審查意見。而第3點(diǎn),則說明授權(quán)前景待定。
本文主要說明其中的第2點(diǎn)的結(jié)論性意見,關(guān)于第二點(diǎn)的,通常很多是僅指出部分權(quán)利要求不滿足創(chuàng)造性。如下圖所示:
而這句話的隱含的意思便是:另一部分未評述的權(quán)利要求滿足創(chuàng)造性。
通常,最簡單的做法便是:直接將審查意見中未評述的一條從屬權(quán)利要求合并到獨(dú)權(quán)中,修改為新的獨(dú)權(quán)。這樣,由于修改后的獨(dú)權(quán)中包括了所加入的從屬權(quán)利要求的技術(shù)特征,而審查意見中又沒有指出該所加入的技術(shù)特征存在創(chuàng)造性的問題,便可輕松克服不滿足創(chuàng)造性的問題,獲得專利授權(quán)。
常用的套話如下:
然而,當(dāng)我們在收到這樣的審查意見通知書時,上述的修改方法是最保底的情況,雖然直接克服了創(chuàng)造性的問題,但卻由于加入的技術(shù)特征過多,也將申請人所保護(hù)的權(quán)利范圍限縮到了最小。
轉(zhuǎn)念一想,在審查員下達(dá)這樣的審查意見,很多時候也恰恰是沒有找到合適的對比文件。而這種情況下,審查意見中所闡述的審查意見,也是錯誤最多的,有時候甚至是為了強(qiáng)行說明存在創(chuàng)造性問題,而非說對比文件中所公開的技術(shù)特征與獨(dú)權(quán)中所公開的技術(shù)特征是相同的。
我們在進(jìn)行審查意見答復(fù)的時候,不妨多花些時間,像對待一般的授權(quán)前景不明的案件一樣,通讀申請文件,通讀對比文件,整體把握申請文件的保護(hù)方案與對比文件的保護(hù)方案,進(jìn)而比較兩者的不同,做到心中有數(shù)。再仔細(xì)查看審查意見中是否所指出的獨(dú)權(quán)不滿足創(chuàng)造性的說法是否客觀,與審查員進(jìn)行斗志斗勇,互相傷害,找出在能保證獨(dú)權(quán)的創(chuàng)造性的前提下,使得盡可能地?cái)U(kuò)大獨(dú)權(quán)的保護(hù)范圍,保護(hù)發(fā)明人的權(quán)益。
比如有這樣的一個案例(個性化搜索方法及系統(tǒng) - 201110082369.8)
其權(quán)利要求1的保護(hù)內(nèi)容如下:
一種個性化搜索方法,包括以下步驟:
獲取用戶發(fā)表的文檔,對文檔進(jìn)行分類,得到文檔的分類信息;
根據(jù)文檔的分類信息構(gòu)建用戶模型和文檔模型;
根據(jù)用戶輸入的檢索詞進(jìn)行檢索,得到檢索結(jié)果;
根據(jù)所述用戶模型和文檔模型計(jì)算所述檢索結(jié)果的排序權(quán)值;
根據(jù)所述排序權(quán)值對所述檢索結(jié)果進(jìn)行排序。
權(quán)2對權(quán)1中的“根據(jù)文檔的分類信息構(gòu)建用戶模型和文檔模型”做了進(jìn)一步的。權(quán)3引用權(quán)2,進(jìn)一步限定了 “用戶模型”為一個具體的公式。
簡單來說,該發(fā)明所公開的是一種通過根據(jù)文檔分類構(gòu)建用戶模型和文檔模型,再根據(jù)構(gòu)建的用戶模型和文檔模型計(jì)算檢索結(jié)果的排序權(quán)值,按照排序權(quán)值對檢索結(jié)果進(jìn)行重新排序的方案。
部分一通部分審查意見如下:權(quán)利要求1請求保護(hù)一種個性化搜索的系統(tǒng)和方法,對比文件1(CN101329674A)公開了一種提供個性化搜索的系統(tǒng)和方法:預(yù)置用戶模型和信息模型(相當(dāng)于構(gòu)建模型),用戶模型依據(jù)預(yù)置的用戶檔案分類模型和所記錄的用戶主動輸入的信息得到,用戶主動輸入的信息可以來自于發(fā)表的博客、撰寫的文檔、郵件,參與的聊天評論等(即相當(dāng)于用戶發(fā)表的文檔),信息模型通過對信息自身進(jìn)行分析得到,信息模型一般情況下為文檔模型;接收用戶的查詢條件,以及獲取該用戶在用戶模型中的相應(yīng)記錄;依據(jù)用戶模型和信息模型,調(diào)整搜索過程(相當(dāng)于計(jì)算排序權(quán)值),得到個性化的搜索結(jié)果(相當(dāng)于進(jìn)行檢索,得到檢索結(jié)果,對檢索結(jié)構(gòu)進(jìn)行排序)。并認(rèn)定其它的技術(shù)特征是本領(lǐng)域的公知常識。
審查意見中也按照類似的手段,指出權(quán)利要求2、4也不具備創(chuàng)造性,但并未評述權(quán)利要求3。
如果按照簡便的方法,則可直接將原權(quán)利要求2和3加入到權(quán)1中,構(gòu)成新的獨(dú)立權(quán)利要求,可直接克服審查意見中指出的創(chuàng)造性,而無需做過多的理由陳述。
但如果我們多花點(diǎn)時間,仔細(xì)看看審查員給出的審查意見,則會發(fā)現(xiàn),審查意見中還是存在很多的漏洞:
對比文件1中主要是利用用戶發(fā)表的文檔中的詞匯、詞頻信息及軟件使用頻度等信息作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過預(yù)置的用戶檔案分類模型對上述用戶輸入信息中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得到用戶模型。顯然,對比文件1中整個方案的實(shí)現(xiàn)與用戶發(fā)表的文檔的類型沒有任何關(guān)系。而本申請權(quán)利要求1主要是對用戶發(fā)表的文檔進(jìn)行分類,得到文檔的分類信息,并進(jìn)一步根據(jù)文檔的分類信息構(gòu)建用戶模型。這正是本申請的核心的改進(jìn)的地方,被審查員給無限的弱化了它的創(chuàng)造性。而且審查意見中對區(qū)別技術(shù)特征如此描述:“得到文檔的分類信息,進(jìn)行后續(xù)處理”,然而,權(quán)利要求1中,是通過“根據(jù)所述用戶模型和文檔模型計(jì)算所述檢索結(jié)果的排序權(quán)值;根據(jù)所述排序權(quán)值對所述檢索結(jié)果進(jìn)行排序”這一具體手段進(jìn)行“后續(xù)處理”,這正是審查員常用的手段,對區(qū)別技術(shù)特征的創(chuàng)造性進(jìn)行無限地弱化。
通過全面的分析,我們加入了說明書中記載的技術(shù)特征“所述用戶模型為個人模型和大眾模型的線性疊加,所述個人模型為由用戶發(fā)表的文檔的分類概率組成的向量,所述大眾模型為由檢索詞的分類概率組成的向量”,針對審查意見做了回復(fù)。首先重新認(rèn)定了區(qū)別技術(shù)特征(上述權(quán)利要求1中的斜體+下劃線部分,以及新加的技術(shù)特征),并指出審查意見中所犯的對技術(shù)特征進(jìn)行了上位的錯誤,重點(diǎn)指出并分析了兩者的發(fā)明構(gòu)思和公開的不同。經(jīng)過兩次審查意見的答復(fù),有理有據(jù)地闡述本申請權(quán)利要求1具備創(chuàng)造性的理由,最終得到授權(quán)的權(quán)利要求1如下:
一種個性化搜索方法,包括以下步驟:
獲取用戶發(fā)表的文檔,對文檔進(jìn)行分類,得到文檔的分類信息;
根據(jù)文檔的分類信息構(gòu)建用戶模型和文檔模型,所述用戶模型為個人模型和大眾模型的線性疊加,所述個人模型為由用戶發(fā)表的文檔的分類概率組成的向量,所述大眾模型為由檢索詞的分類概率組成的向量;
根據(jù)用戶輸入的檢索詞進(jìn)行檢索,得到檢索結(jié)果;
根據(jù)所述用戶模型和文檔模型計(jì)算所述檢索結(jié)果的排序權(quán)值;
根據(jù)所述排序權(quán)值對所述檢索結(jié)果進(jìn)行排序。
這樣的保護(hù)范圍顯然比加入權(quán)利要求2和3的技術(shù)特征要大很多,保護(hù)了申請人的權(quán)益。
PS:感謝黃晶晶提供的案例。
來源:華進(jìn)知識產(chǎn)權(quán)
作者:劉廣
編輯:IPRdaily 趙珍 / 校對:IPRdaily 縱橫君“投稿”請投郵箱“iprdaily@163.com”
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