具有授权前景的审查意见答复方法

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原标题：【原创】具有授权前景的审查意见答复方法

一份专利申请的审查意见通知书下来，都会给出该申请的审查的结论性意见。而结论性的意见也初步表明了该申请是否具备授权前景，通常包括如下三种：

很明显对于前两种，是具有授权前景的，也是代理人最喜欢收到的审查意见。而第3点，则说明授权前景待定。

本文主要说明其中的第2点的结论性意见，关于第二点的，通常很多是仅指出部分权利要求不满足创造性。如下图所示：

而这句话的隐含的意思便是：另一部分未评述的权利要求满足创造性。

通常，最简单的做法便是：直接将审查意见中未评述的一条从属权利要求合并到独权中，修改为新的独权。这样，由于修改后的独权中包括了所加入的从属权利要求的技术特征，而审查意见中又没有指出该所加入的技术特征存在创造性的问题，便可轻松克服不满足创造性的问题，获得专利授权。

常用的套话如下：

然而，当我们在收到这样的审查意见通知书时，上述的修改方法是最保底的情况，虽然直接克服了创造性的问题，但却由于加入的技术特征过多，也将申请人所保护的权利范围限缩到了最小。

转念一想，在审查员下达这样的审查意见，很多时候也恰恰是没有找到合适的对比文件。而这种情况下，审查意见中所阐述的审查意见，也是错误最多的，有时候甚至是为了强行说明存在创造性问题，而非说对比文件中所公开的技术特征与独权中所公开的技术特征是相同的。

我们在进行审查意见答复的时候，不妨多花些时间，像对待一般的授权前景不明的案件一样，通读申请文件，通读对比文件，整体把握申请文件的保护方案与对比文件的保护方案，进而比较两者的不同，做到心中有数。再仔细查看审查意见中是否所指出的独权不满足创造性的说法是否客观，与审查员进行斗志斗勇，互相伤害，找出在能保证独权的创造性的前提下，使得尽可能地扩大独权的保护范围，保护发明人的权益。

比如有这样的一个案例（个性化搜索方法及系统 - 201110082369.8）

其权利要求1的保护内容如下：

一种个性化搜索方法，包括以下步骤：

获取用户发表的文档，对文档进行分类，得到文档的分类信息；

根据文档的分类信息构建用户模型和文档模型；

根据用户输入的检索词进行检索，得到检索结果；

根据所述用户模型和文档模型计算所述检索结果的排序权值；

根据所述排序权值对所述检索结果进行排序。

权2对权1中的“根据文档的分类信息构建用户模型和文档模型”做了进一步的。权3引用权2，进一步限定了 “用户模型”为一个具体的公式。

简单来说，该发明所公开的是一种通过根据文档分类构建用户模型和文档模型，再根据构建的用户模型和文档模型计算检索结果的排序权值，按照排序权值对检索结果进行重新排序的方案。

部分一通部分审查意见如下：权利要求1请求保护一种个性化搜索的系统和方法，对比文件1（CN101329674A）公开了一种提供个性化搜索的系统和方法：预置用户模型和信息模型(相当于构建模型)，用户模型依据预置的用户档案分类模型和所记录的用户主动输入的信息得到，用户主动输入的信息可以来自于发表的博客、撰写的文档、邮件，参与的聊天评论等(即相当于用户发表的文档)，信息模型通过对信息自身进行分析得到，信息模型一般情况下为文档模型；接收用户的查询条件，以及获取该用户在用户模型中的相应记录；依据用户模型和信息模型，调整搜索过程(相当于计算排序权值)，得到个性化的搜索结果(相当于进行检索，得到检索结果，对检索结构进行排序)。并认定其它的技术特征是本领域的公知常识。

审查意见中也按照类似的手段，指出权利要求2、4也不具备创造性，但并未评述权利要求3。

如果按照简便的方法，则可直接将原权利要求2和3加入到权1中，构成新的独立权利要求，可直接克服审查意见中指出的创造性，而无需做过多的理由陈述。

但如果我们多花点时间，仔细看看审查员给出的审查意见，则会发现，审查意见中还是存在很多的漏洞：

对比文件1中主要是利用用户发表的文档中的词汇、词频信息及软件使用频度等信息作为基础数据，通过预置的用户档案分类模型对上述用户输入信息中的基础数据进行分析得到用户模型。显然，对比文件1中整个方案的实现与用户发表的文档的类型没有任何关系。而本申请权利要求1主要是对用户发表的文档进行分类，得到文档的分类信息，并进一步根据文档的分类信息构建用户模型。这正是本申请的核心的改进的地方，被审查员给无限的弱化了它的创造性。而且审查意见中对区别技术特征如此描述：“得到文档的分类信息，进行后续处理”，然而，权利要求1中，是通过“根据所述用户模型和文档模型计算所述检索结果的排序权值；根据所述排序权值对所述检索结果进行排序”这一具体手段进行“后续处理”，这正是审查员常用的手段，对区别技术特征的创造性进行无限地弱化。

通过全面的分析，我们加入了说明书中记载的技术特征“所述用户模型为个人模型和大众模型的线性叠加，所述个人模型为由用户发表的文档的分类概率组成的向量，所述大众模型为由检索词的分类概率组成的向量”，针对审查意见做了回复。首先重新认定了区别技术特征（上述权利要求1中的斜体+下划线部分，以及新加的技术特征），并指出审查意见中所犯的对技术特征进行了上位的错误，重点指出并分析了两者的发明构思和公开的不同。经过两次审查意见的答复，有理有据地阐述本申请权利要求1具备创造性的理由，最终得到授权的权利要求1如下：

一种个性化搜索方法，包括以下步骤：

获取用户发表的文档，对文档进行分类，得到文档的分类信息；

根据文档的分类信息构建用户模型和文档模型，所述用户模型为个人模型和大众模型的线性叠加，所述个人模型为由用户发表的文档的分类概率组成的向量，所述大众模型为由检索词的分类概率组成的向量；

根据用户输入的检索词进行检索，得到检索结果；

根据所述用户模型和文档模型计算所述检索结果的排序权值；

根据所述排序权值对所述检索结果进行排序。

这样的保护范围显然比加入权利要求2和3的技术特征要大很多，保护了申请人的权益。

PS：感谢黄晶晶提供的案例。

来源：华进知识产权

作者：刘广

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