具有授權前景的審查意見答復方法

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原標題：【原創】具有授權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論性意見。而結論性的意見也初步表明了該申請是否具備授權前景，通常包括如下三種：

很明顯對于前兩種，是具有授權前景的，也是代理人最喜歡收到的審查意見。而第3點，則說明授權前景待定。

本文主要說明其中的第2點的結論性意見，關于第二點的，通常很多是僅指出部分權利要求不滿足創造性。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利要求滿足創造性。

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利要求合并到獨權中，修改為新的獨權。這樣，由于修改后的獨權中包括了所加入的從屬權利要求的技術特征，而審查意見中又沒有指出該所加入的技術特征存在創造性的問題，便可輕松克服不滿足創造性的問題，獲得專利授權。

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，雖然直接克服了創造性的問題，但卻由于加入的技術特征過多，也將申請人所保護的權利范圍限縮到了最小。

轉念一想，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造性問題，而非說對比文件中所公開的技術特征與獨權中所公開的技術特征是相同的。

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。再仔細查看審查意見中是否所指出的獨權不滿足創造性的說法是否客觀，與審查員進行斗志斗勇，互相傷害，找出在能保證獨權的創造性的前提下，使得盡可能地擴大獨權的保護范圍，保護發明人的權益。

比如有這樣的一個案例（個性化搜索方法及系統 - 201110082369.8）

其權利要求1的保護內容如下：

一種個性化搜索方法，包括以下步驟：

獲取用戶發表的文檔，對文檔進行分類，得到文檔的分類信息；

根據文檔的分類信息構建用戶模型和文檔模型；

根據用戶輸入的檢索詞進行檢索，得到檢索結果；

根據所述用戶模型和文檔模型計算所述檢索結果的排序權值；

根據所述排序權值對所述檢索結果進行排序。

權2對權1中的“根據文檔的分類信息構建用戶模型和文檔模型”做了進一步的。權3引用權2，進一步限定了 “用戶模型”為一個具體的公式。

簡單來說，該發明所公開的是一種通過根據文檔分類構建用戶模型和文檔模型，再根據構建的用戶模型和文檔模型計算檢索結果的排序權值，按照排序權值對檢索結果進行重新排序的方案。

部分一通部分審查意見如下：權利要求1請求保護一種個性化搜索的系統和方法，對比文件1（CN101329674A）公開了一種提供個性化搜索的系統和方法：預置用戶模型和信息模型(相當于構建模型)，用戶模型依據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；依據用戶模型和信息模型，調整搜索過程(相當于計算排序權值)，得到個性化的搜索結果(相當于進行檢索，得到檢索結果，對檢索結構進行排序)。并認定其它的技術特征是本領域的公知常識。

審查意見中也按照類似的手段，指出權利要求2、4也不具備創造性，但并未評述權利要求3。

如果按照簡便的方法，則可直接將原權利要求2和3加入到權1中，構成新的獨立權利要求，可直接克服審查意見中指出的創造性，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，則會發現，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據，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據進行分析得到用戶模型。顯然，對比文件1中整個方案的實現與用戶發表的文檔的類型沒有任何關系。而本申請權利要求1主要是對用戶發表的文檔進行分類，得到文檔的分類信息，并進一步根據文檔的分類信息構建用戶模型。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造性。而且審查意見中對區別技術特征如此描述：“得到文檔的分類信息，進行后續處理”，然而，權利要求1中，是通過“根據所述用戶模型和文檔模型計算所述檢索結果的排序權值；根據所述排序權值對所述檢索結果進行排序”這一具體手段進行“后續處理”，這正是審查員常用的手段，對區別技術特征的創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。首先重新認定了區別技術特征（上述權利要求1中的斜體+下劃線部分，以及新加的技術特征），并指出審查意見中所犯的對技術特征進行了上位的錯誤，重點指出并分析了兩者的發明構思和公開的不同。經過兩次審查意見的答復，有理有據地闡述本申請權利要求1具備創造性的理由，最終得到授權的權利要求1如下：

一種個性化搜索方法，包括以下步驟：

獲取用戶發表的文檔，對文檔進行分類，得到文檔的分類信息；

根據文檔的分類信息構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；

根據用戶輸入的檢索詞進行檢索，得到檢索結果；

根據所述用戶模型和文檔模型計算所述檢索結果的排序權值；

根據所述排序權值對所述檢索結果進行排序。

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

PS：感謝黃晶晶提供的案例。

來源：華進知識產權

作者：劉廣

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