具有授權(quán)前景的審查意見答復方法

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原標題：【原創(chuàng)】具有授權(quán)前景的審查意見答復方法

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，則說明授權(quán)前景待定。

本文主要說明其中的第2點的結(jié)論性意見，關(guān)于第二點的，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)利要求合并到獨權(quán)中，修改為新的獨權(quán)。這樣，由于修改后的獨權(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，也將申請人所保護的權(quán)利范圍限縮到了最小。

轉(zhuǎn)念一想，在審查員下達這樣的審查意見，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)特征與獨權(quán)中所公開的技術(shù)特征是相同的。

我們在進行審查意見答復的時候，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方案與對比文件的保護方案，進而比較兩者的不同，做到心中有數(shù)。再仔細查看審查意見中是否所指出的獨權(quán)不滿足創(chuàng)造性的說法是否客觀，與審查員進行斗志斗勇，互相傷害，找出在能保證獨權(quán)的創(chuàng)造性的前提下，使得盡可能地擴大獨權(quán)的保護范圍，保護發(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”做了進一步的。權(quán)3引用權(quán)2，進一步限定了 “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：預置用戶模型和信息模型(相當于構(gòu)建模型)，用戶模型依據(jù)預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(即相當于用戶發(fā)表的文檔)，信息模型通過對信息自身進行分析得到，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記錄；依據(jù)用戶模型和信息模型，調(diào)整搜索過程(相當于計算排序權(quán)值)，得到個性化的搜索結(jié)果(相當于進行檢索，得到檢索結(jié)果，對檢索結(jié)構(gòu)進行排序)。并認定其它的技術(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。

但如果我們多花點時間，仔細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數(shù)據(jù)，通過預置的用戶檔案分類模型對上述用戶輸入信息中的基礎數(shù)據(jù)進行分析得到用戶模型。顯然，對比文件1中整個方案的實現(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)表的文檔進行分類，得到文檔的分類信息，并進一步根據(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)果進行排序”這一具體手段進行“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。首先重新認定了區(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)特征進行了上位的錯誤，重點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，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)果進行排序。

這樣的保護范圍顯然比加入權(quán)利要求2和3的技術(shù)特征要大很多，保護了申請人的權(quán)益。

PS：感謝黃晶晶提供的案例。

來源：華進知識產(chǎn)權(quán)

作者：劉廣

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