基于技术路径演化方式浅谈检索思路的调整

基于技术路径演化方式浅谈检索思路的调整

李雪洁

国家知识产权局专利局专利审查协作湖北中心 湖北省武汉市 430075

摘  要：本文基于技术路径演化的规律，提出了在外文非专利文献中检索企事业单位高价值案件的检索思路。基于实际案例，本文具体展示了如何提炼本领域的通用术语，分析技术路径演化规律，调整检索思路，高效获得对比文件的具体方式。

关键词：检索  外文非专利库  技术路径演化

引言 

检索是专利实质审查中的重要环节，检索的目的在于找出与申请的主题密切相关或者相关的现有技术中的对比文件，或者找出抵触申请文件和防止重复授权的文件，以确定申请的主题是否具备专利法规定的新颖性和创造性，或者是否符合专利法第九条第一款的规定[1]。专利检索是进行“三性”评判的前提，专利检索的质量直接影响着审查效率、审查周期以及专利权的保护范围 [2-3]。

近年来，以发明构思为主线的检索得到了越来越多的重视。发明构思是指发明人为解决本领域现有技术问题所提出的思路或想法，通常通过采用若干手段实现，在专利申请过程中，通常以利用自然规律的能够解决技术问题的技术方案的形式来呈现[4]。发明构思描绘了专利申请中技术的形成过程，这也意味着，发明构思中的发明起点也处于某一技术路径的演化轨迹中。这是由于，技术的创新不是空中楼阁，而是基于现有的某一技术的演化方向进行一系列强选择性进化的结果[5]。因此，通过准确把握技术路径的演化轨迹，明确专利申请在技术路径中的节点位置，有助于在专利审查过程中快速找准检索方向，迅速命中能够评价本申请新颖性或创造性的文献，提高检索效率。下面，将就企事业单位的1件高价值申请来展示基于技术路径演化的审查方式。

一、案例分析

1．案情介绍

本案例涉及一种婴儿发育情况预测方法、装置、存储介质及电子设备。

权利要求1：“1 .一种婴儿发育情况预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测样本的单次肢体运动数据及对应的月龄数据；

针对所述待测样本的单次肢体运动数据进行数据处理，得到与月龄数据相对应的针对所述待测样本单次肢体运动的特征值；

将预定次数的与所述待测样本相对应的单次肢体运动的特征值及对应的月龄数据带入至堆叠式极限学习机的数学模型，进行逻辑运算；

以所述堆叠式极限学习机的逻辑运算的输出结果作为所述待测样本发育正常或者发育迟缓的依据，得到所述婴儿发育情况的预测结果。”

图1 婴儿发育情况预测方法的步骤流程图

2．理清技术演化路径调整检索过程

本案的发明构思是利用堆叠式极限学习模型，分析输入的婴儿肢体数据和年龄数据，综合判定婴儿的发育情况。

（1）本案的检索难点在于：

① 独立权利要求中的技术特征描述较为具体，若仅以“婴儿发育”、“肢体”、“极限学习机”等关键词进行检索，能获得的文献量非常少，并且申请中给出的分类号并不能够准确限定所属的技术领域，因此，无法找到能评述本申请发明构思的对比文件。

② 从属权利要求中针对不同的方法步骤进行详细的限定，不仅涉及大量的公式，还涉及了详细的输入特征，能够提取的关键词同样有限。

（2） 案例检索过程：

下面，将基于两种检索方式对本申请请求保护的技术方案进行检索，并比较两者的优劣。

① 检索方式1

首先，通过申请文件给出的关键词“婴儿”，“发育迟缓”，“早期发育”定位到同早期婴儿发育迟缓高度相关的通用术语“全身运动质量评估——General movements”，由于该名词为学术术语，进一步在CNKI库中检索，得到该技术的基本介绍：全身运动（general  movements，GMs）质量评估是由 Prechtl 等人根据早产儿、足月儿和小婴儿的自发运动特点提出的预测婴儿脑功能障碍的一种工具，能敏感地提示特定的神经损伤。目前 GMs 质量评估已在国外广泛应用于神经发育高危儿的临床随访之中。GMs 评估方法根据临床标准化GMs 录像记录，评估出患儿的全身运动类型。评估时首先区分出正常和异常 GMs，如属异常，则进一步区分其亚类。

其次，由于GMs技术起源于国外，猜测外国文献综述中对该技术的技术演化会有较为详尽的记载，进一步在外文非专利库中检索“general  movements infant review”得到2021年发表的一篇文献，通过阅读文章引言部分，可以迅速确定全身运动自动评估（GMA，General Movement Assessment）主要由记录婴儿运动和将婴儿运动分类两部分关键技术手段构成，进一步地，记录方式由基于移动终端、基于无标志物、基于传感器，基于视频依次发展而来，分类方式则主要包括机器学习方法（例如SVM、随机森林）和深度学习方法（例如LSTM、FCNet）两大类。

图2 全身运动质量评估的关键技术及演化路径

根据图2给出的记录方式的技术演化路径，再结合本申请中权利要求8的描述“所述运动传感器，用于获取待测样本的单次肢体运动数据”可以得到本申请的技术方案其在GMA技术演化路径中处于的节点位置为sensor-based recording（图2奖牌处）。

基于节点位置定位关键词：“wearable sensor”，进一步地，在外文非专利库中以技术领域和关键技术手段联合检索“general movement assessment wearable infant”，即可获得可评价本申请技术方案的最接近的现有技术（见图3）。

图3对比文件1的标题

② 检索方式2

下面，将在外文非专利文献中使用技术效果（infant development）+技术手段（Deep Learning or SVM or Neural Network）直接进行检索，浏览多篇文献后会检索到一篇内容较为相关的，2020年发表的在后文献（见图4）。进一步地，追踪在后文献的引文，只能追踪得到2019年发表的对比文件（见图5），该篇文件同图3中的文件相比，未全部公开本申请的发明构思，如果想要通过追踪的方式获得图3这篇对比文件，效率最高的方式是追踪通讯作者Beth A. Smith，一定能够获得图3给出的对比文件。

图4在后文献的标题

图5根据在后文献的引文追踪文献的标题

③ 两种检索方式的对比

检索方式2是审查员在进行外文非专利文献检索的常规方式，在没有获得较为准确的领域通用术语的情况下，通过本申请技术方案的技术效果和技术手段，需要浏览较多外文文献，同时还要使用追踪引文，追踪通讯作者等多重方式，也能定位到图3中的对比文件。但是，检索方式2获得对比文件的几率明显小于检索方式1。一方面是由于未使用婴儿发育领域通用的技术术语（GMA），另一方面也是由于审查员在不了解技术演化路径时，无法准确的把握关键技术手段，这都将造成检索效率的降低。

三、案例思考及小结

近年来，在我国专利申请量逐年递增的同时，专利申请质量也大幅度提升。以往高校申请通常需要在外文非专利库中追踪申请人/发明人，而现有案例表明，申请人为企事业单位的高价值申请，也有可能涉及外文非专利库的检索，而此类企事业单位申请，追踪申请人/发明人的手段不再适用，如果不能寻求新的检索方式，有可能会造成漏检。

为此，审查员在上述案例的审查实践中，总结出了把握发明构思，依据关键技术演化路径在外文非专利库检索的方式。实际上，技术路径的演化轨迹代表着一个个不同的发明构思的形成过程，把握技术路径的演化轨迹，定位关键技术节点，实质上就是在众多的发明构思中寻找同本申请的发明构思最为接近的现有技术，由于一项技术的演变和发展总是有迹可循的，因此，基于技术路径演化轨迹，再与本申请发明构思中的关键技术手段匹配，有助于快速缩小检索范围，提升检索效率，有效防止漏检。

参考文献

[1]中华人民共和国国家知识产权局.专利审查指南2019[M].北京:知识产权出版社.

[2]杨玖. 基于非专利文献库的高效检索策略[J]. 科技与创新, 2020 153(09):144-150.

[3]赵传海,张钰.专利检索漫谈［J］.中国发明与专利，2017（8）：94-97.

[4]任志安,赵良. 浅谈基于发明构思提取检索要素[J]. 专利代理, 2018 000(004):82-87.

[5]黄颖. 基于专利文献的技术演化路径识别方法研究[J].北京理工大学博士论文中国优秀博士学位论文全文数据库信息科技辑, 2021 (7): I143-1.

李雪洁 1992年1月25日 女 汉 河北省廊坊市 硕士研究生 知识产权师 专利审查