由當(dāng)前智能語義檢索的不足思考專利檢索的特質(zhì)

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作者：杜衡 國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局審協(xié)江蘇中心副研究員

原標(biāo)題：由當(dāng)前智能語義檢索的不足思考專利檢索的特質(zhì)

當(dāng)前智能語義檢索的實(shí)際效果還遠(yuǎn)未達(dá)到真正人工智能的程度，其原因既有算法設(shè)計(jì)本身的缺陷，亦有處理對(duì)象的復(fù)雜性。相較于算法設(shè)計(jì)的缺陷，處理對(duì)象的復(fù)雜性是人工智能在專利檢索領(lǐng)域更難逾越的鴻溝，但這又何嘗不是人不可替代的價(jià)值所在呢？

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能（AI）對(duì)于社會(huì)各行各業(yè)產(chǎn)生了全面而又深遠(yuǎn)的影響，使信息革命步入了2.0版本的高級(jí)階段。專利檢索正是一種信息獲取的方式，也緊隨潮流出現(xiàn)了智能語義檢索。從概念上說，智能語義檢索與傳統(tǒng)人工操作的計(jì)算機(jī)檢索的本質(zhì)不同在于：無需人工提取檢索要素并輸入構(gòu)建的檢索式，而僅需輸入目標(biāo)文件，就能自動(dòng)獲得對(duì)比文件。但從實(shí)踐情況來看，目前智能語義檢索的效果仍然差強(qiáng)人意。譬如，國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局內(nèi)部使用的S系統(tǒng)，雖然集成了“自動(dòng)檢索”功能，但幾乎不能直接提供令人滿意的對(duì)比文件。而商用專利檢索工具，如Patentics，其智能語義檢索若不加進(jìn)一步限定，直接有效命中對(duì)比文件的概率也不太高。所以，在使用任何智能語義檢索工具時(shí)，一般都需要手動(dòng)添加檢索要素以及人工篩選文件，以一種“半自動(dòng)”的方式滿足檢索需求。換言之，在專利檢索領(lǐng)域，所謂的智能語義檢索還遠(yuǎn)未達(dá)到真正意義上的人工智能程度，更無法取代人工檢索。審查員無法僅憑智能語義檢索“守株待兔”式地獲取有效對(duì)比文件。大概正因如此，審查員的人均審查任務(wù)量并沒有隨著智能語義檢索的出現(xiàn)而成倍激增。

在人工智能機(jī)器“阿爾法狗”（AlphaGo）已經(jīng)能夠擊敗圍棋頂級(jí)高手的時(shí)代，為什么智能語義檢索還不及一名初級(jí)審查員的檢索水平？本文結(jié)合實(shí)例，從檢索方法論的角度，探討專利檢索在人工智能設(shè)計(jì)上所面臨的獨(dú)特困境，兼論智能語義檢索的可能改進(jìn)方向。
 

雖然圍棋的變化結(jié)果理論上有10170種可能，看似是個(gè)天文數(shù)字；但從另一個(gè)角度來看，圍棋的規(guī)則卻十分簡(jiǎn)單明確：所圍區(qū)域更多的一方獲勝。基于該簡(jiǎn)明規(guī)則，所謂天文數(shù)字的變化其實(shí)并不需要遍歷，每一步可能的落子點(diǎn)并不是剩余空位中的任意一點(diǎn)，而是其中獲勝概率較大的位置。AlphaGo的設(shè)計(jì)者Demis Hassabis正是抓住了這種本質(zhì)，才以不變應(yīng)萬變，借助網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)樣本和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，刪繁就簡(jiǎn)，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)的有效自主決策，并能最終取勝。

反觀專利文獻(xiàn)的檢索，判斷檢索成功的標(biāo)準(zhǔn)卻要復(fù)雜得多。它并不像圍棋那樣可以簡(jiǎn)單通過公開特征數(shù)量的多寡，來判定檢索結(jié)果是否與本發(fā)明等效。因此智能語義檢索無法明確給出結(jié)論，只能給出相似度作為參考，最后仍然需要人工的終極決策。

雖然100%相似度的對(duì)比文件可被簡(jiǎn)單判定為檢索成功；但是此類對(duì)比文件的獲取概率，會(huì)隨著權(quán)利要求篇幅的加長而急劇降低。對(duì)于有上百字限定的常規(guī)權(quán)利要求，除非是本人的相同申請(qǐng)或他人的故意抄襲，否則要找到特征一一對(duì)應(yīng)的對(duì)比文件會(huì)變得極其困難。

為避免漏檢，更全面而實(shí)用的規(guī)則是：找到能夠否定權(quán)利要求創(chuàng)造性的對(duì)比文件或?qū)Ρ任募M合。該規(guī)則相較于上述新穎性規(guī)則是較低的標(biāo)準(zhǔn)，優(yōu)勢(shì)是不必檢索到權(quán)利要求中的每個(gè)細(xì)節(jié)，且可以兼容否定新穎性的檢索結(jié)果；缺點(diǎn)是需要辨識(shí)權(quán)利要求中各技術(shù)特征的重要性，做一番合理的取舍，還需要考慮證據(jù)的組合方式。而這些判斷都很難量化，這是智能檢索的算法設(shè)計(jì)所面臨的瓶頸，也是人工檢索中的決策難點(diǎn)。所以在運(yùn)用具體數(shù)據(jù)庫中的檢索技巧之前，首先應(yīng)當(dāng)針對(duì)個(gè)案理清楚兩個(gè)關(guān)鍵問題：一、本權(quán)利要求的組成要素是什么？二、各要素之間結(jié)合的緊密度如何？方能刪繁就簡(jiǎn)，有的放矢。
 

一、權(quán)利要求的組成要素

所謂權(quán)利要求的組成要素，是對(duì)權(quán)利要求中各必要技術(shù)特征的概括表達(dá)。將組成要素從權(quán)利要求的連貫表述中剝離出來，主要是為了使檢索系統(tǒng)能為本發(fā)明有效地適配同類對(duì)比文件，同時(shí)也能使檢索者在不斷地檢索調(diào)整中始終保持清晰的目標(biāo)。

組合要素的選取是否得當(dāng)，主要看該要素組合的表達(dá)能否使本發(fā)明有效地區(qū)別于其他同類方案。這好比是廣播尋人啟事，對(duì)于查找對(duì)象的特征描述必須要有辨識(shí)度，比如性別、身高、年齡、臉型等能夠迅速縮小尋找范圍的特征，以及某處的胎記、疤痕等獨(dú)特標(biāo)志；而無需描述作為同類皆有的特征，如兩個(gè)眼睛，一個(gè)鼻子等。與之類似，提煉權(quán)利要求的組成要素，主要從兩個(gè)方面考慮：一是具體的應(yīng)用領(lǐng)域，二是聲稱的對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的改進(jìn)。

但實(shí)際操作中，對(duì)于限定較多的權(quán)利要求，有效地識(shí)別組成要素并非易事。

下面結(jié)合實(shí)際案例來分析說明。

案例1，一種養(yǎng)豬用料槽（201710070290 .0）

權(quán)利要求1：

一種養(yǎng)豬用料槽，包括頂部開口的下料桶（1）、位于下料桶兩側(cè)的槽本體（2）、位于下料桶側(cè)壁的出料口（3），所述出料口連通所述槽本體與所述下料桶，所述下料桶為立方體結(jié)構(gòu)，其特征在于：所述槽本體頂部設(shè)有翻蓋（7），所述下料桶沿長度方向的內(nèi)壁垂直設(shè)有擋板（4）以及與所述擋板相適應(yīng)的滑槽，所述擋板可沿所述下料桶內(nèi)壁在所述滑槽內(nèi)滑動(dòng)，所述擋板與所述出料口（3）同側(cè)，所述擋板側(cè)壁與所述下料桶頂部接觸處設(shè)有夾緊件（10），所述下料桶底部設(shè)有分料塊（6）。

結(jié)構(gòu)附圖如下所示：

該技術(shù)方案結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，表述清晰。分別通過S系統(tǒng)智能輔助檢索，Patentics智能語義檢索，以及人工檢索三種途徑進(jìn)行檢索，所得的最接近的現(xiàn)有技術(shù)完全不同。

★ S系統(tǒng)智能輔助檢索：

相似度判定為99%的最接近現(xiàn)有技術(shù)：一種移動(dòng)式養(yǎng)豬用料斗（CN201623329U），以下簡(jiǎn)稱D1。

主要結(jié)構(gòu)附圖：

方案概述：該料斗分為外框架2和內(nèi)部料斗7，內(nèi)部料斗7下部呈錐形，方便飼料下落。需要下料時(shí)，通過把手9將推拉擋板8向外拉出即可。

★ Patentics智能語義檢索：

相似度判定94%的最接近現(xiàn)有技術(shù)：一種豬飼料裝置（CN204811436U），以下簡(jiǎn)稱D2。

主要結(jié)構(gòu)附圖

方案概述：飼料箱204底部依次設(shè)有第一閘門208、計(jì)量筒208和第二閘門209。通過交替開閉兩個(gè)閘門，實(shí)現(xiàn)每次投喂計(jì)量筒208體積內(nèi)的定量飼料。此外，采用分隔板102等距分隔而形成進(jìn)食口301。
 

★ 人工檢索：

認(rèn)定的最接近現(xiàn)有技術(shù)：一種多孔料槽（CN20505248U）。以下簡(jiǎn)稱D3。

主要結(jié)構(gòu)附圖：

方案概述：在料斗1和料槽2之間設(shè)置有擋板3，調(diào)節(jié)擋板3在導(dǎo)槽4中的上下位置可控制料槽2內(nèi)的飼料數(shù)量，并通過銷軸64插在檔位槽91中不同高度，實(shí)現(xiàn)對(duì)擋板的定位調(diào)節(jié)。料槽2上開設(shè)有多孔板22。

通過簡(jiǎn)單對(duì)比，可以得出如下結(jié)論。

首先，三份對(duì)比文件與本發(fā)明均存在不同，均無法單獨(dú)否定本權(quán)利要求的新穎性。具體而言，D1與本發(fā)明的差異最大，僅公開了料斗及橫向抽拉的擋板8，未公開出料槽等其他特征。D2同樣存在較大差異，所公開的兩道橫向閘門僅與本申請(qǐng)的擋板功能類似，結(jié)構(gòu)并不相同。D3公開了可沿滑槽上下移動(dòng)的擋板3及相關(guān)定位銷軸，但擋板的定位方式與本申請(qǐng)不同。

其次，三份對(duì)比文件彼此之間有兩點(diǎn)共性：一、都屬于飼料裝置，二、料斗內(nèi)都設(shè)有的擋板（或閘門）?？梢娫谔崛?quán)利要求組成要素時(shí)，都提取了技術(shù)領(lǐng)域“飼料裝置”和改進(jìn)點(diǎn)“擋板”；而未限定權(quán)1中“翻蓋”、“夾緊件”和“分料塊”等其他特征。

對(duì)于技術(shù)領(lǐng)域要素的表達(dá)，可以采用本申請(qǐng)的分類號(hào)A01K5/，且沒有明顯的交叉領(lǐng)域分類號(hào)，因此不會(huì)對(duì)表達(dá)造成困擾。

而對(duì)于改進(jìn)點(diǎn)，把什么特征作為要素優(yōu)先考慮，則要經(jīng)過一番比較和篩選。智能語義檢索的內(nèi)部算法無從知曉，但從結(jié)果可以推斷它并未局限于權(quán)利要求本身的表達(dá)，而是結(jié)合了對(duì)說明書的記載對(duì)權(quán)利要求的特征做了篩選，否則不可能將區(qū)別如此巨大的對(duì)比文件判定為如此之高的相似度。

人工檢索時(shí)，也依據(jù)了說明書記載的技術(shù)問題和有益效果確定組成要素。說明書中聲稱所要解決的技術(shù)問題是防止多豬搶食，解決的手段是在槽體內(nèi)設(shè)置薄板加以分隔，因此首先將“分隔板”作為要素之一。但該權(quán)利要求書的撰寫并不規(guī)范。在獨(dú)立權(quán)利要求1中并未記載該特征，而是在從屬權(quán)利要求6中限定，因此在針對(duì)權(quán)利要求1的舉證文獻(xiàn)中該要素并不必要。

繼續(xù)研讀說明書的有益效果提煉權(quán)利要求中的改進(jìn)點(diǎn)要素。本說明書記載的有益效果除了與聲稱的技術(shù)問題相關(guān)的“防止搶食”之外，還有另外兩個(gè)關(guān)聯(lián)度不高的效果：1、出料可控，2、飲水與飼料可分。這兩個(gè)效果均與擋板有關(guān)，因此將“擋板”也列為組成要素。

智能語義檢索的D1和D2中的“擋板”結(jié)構(gòu)均是水平橫向設(shè)置的，與權(quán)利要求1中限定的“垂直設(shè)有擋板”存在明顯差別。且當(dāng)本權(quán)利要求的“出料口”被限定為位于“下料桶側(cè)壁”時(shí)，橫向擋板并不能直接轉(zhuǎn)用。此外，橫向開合的擋板也無需“加緊件”來維持開口，與其結(jié)合并無必要。因此用D1或D2單篇否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性缺乏說服力。D3公開的傾斜擋板更接近于本發(fā)明的垂直擋板，也公開了設(shè)置在料斗側(cè)面的出料槽，相較于D1或D2更加接近權(quán)利要求1中的結(jié)構(gòu)。但也未公開在料斗兩側(cè)分置料槽，因此仍然較難單篇否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性。

在此情形下，就需要考慮證據(jù)的組合使用。這就涉及到另一個(gè)至關(guān)重要的問題：能否采用不同證據(jù)的組合來評(píng)述作為一個(gè)整體的權(quán)利要求方案。這也是目前智能語義檢索的較大缺陷——它只能評(píng)估單篇相關(guān)文獻(xiàn)的相似度，卻不能判斷是否可以采用多份證據(jù)組合評(píng)述，更不會(huì)推薦證據(jù)組合的方式。

而要對(duì)證據(jù)組合的問題作出比較客觀的判斷，就需要評(píng)估各要素之間結(jié)合的緊密度。

二、各要素之間結(jié)合的緊密度

筆者曾提出過“技術(shù)特征團(tuán)”的概念【1】，用于分析各技術(shù)特征之間結(jié)合緊密度的問題。具體而言，所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員根據(jù)本申請(qǐng)的記載，如果判定某個(gè)技術(shù)特征必須結(jié)合其他技術(shù)特征才能共同作用，那么這些技術(shù)特征的組合就應(yīng)當(dāng)作為一個(gè)“技術(shù)特征團(tuán)”考慮，否則可以作為相對(duì)獨(dú)立的技術(shù)特征分別考慮。

此概念也同樣適用“組成要素”之間結(jié)合緊密度的分析。如果權(quán)利要求方案中的多個(gè)組成要素客觀上只能以“要素團(tuán)”的形式協(xié)同作用，那就應(yīng)當(dāng)以單篇對(duì)比文件舉證，而不能采用多篇證據(jù)組合。如果多個(gè)要素的作用相對(duì)獨(dú)立，那么可用多篇對(duì)比文件分別舉證。

以大家熟知的剪刀為例，它具有左刃和右刃兩個(gè)要素，且只有通過兩爿刀刃的協(xié)同作用才能進(jìn)行剪切，因此這兩個(gè)要素具有不可拆分的關(guān)聯(lián)性，共同構(gòu)成了一個(gè)“要素團(tuán)”。對(duì)于該“要素團(tuán)”，只能舉證同時(shí)具備左刃和右刃的產(chǎn)品的單篇文獻(xiàn)作為對(duì)比文件。若采用分別公開單邊開刃的切刀的兩篇對(duì)比文件來組合否定剪刀的方案，則屬于“事后諸葛亮”，因?yàn)樵谶@兩篇對(duì)比文件中均不存在最基本的剪切作用。

而對(duì)于帶有刀刃和刀鞘的水果刀，雖然刀刃和刀鞘同樣是高度匹配，但“刀刃”的切割作用不需要依賴“刀鞘”，“刀鞘”的保護(hù)作用也不需要借助于“刀刃”。這兩個(gè)要素之間不存在不可拆分的關(guān)聯(lián)，即不構(gòu)成“要素團(tuán)”，因此可以采用不同的對(duì)比文件分別舉證。
 

再看上述實(shí)際案例。對(duì)于雙側(cè)料槽這一要素，說明書中聲稱可以實(shí)現(xiàn)將飲水和飼料分開供給的效果。說明書中給出的具體解決方式是使料斗內(nèi)一側(cè)的擋板關(guān)閉出料口，然后在關(guān)閉側(cè)的槽體內(nèi)注入飲水。而在權(quán)利要求中的相關(guān)特征僅出現(xiàn)在前序部分：位于下料桶兩側(cè)的槽本體。并未限定它和擋板的配合方式。

雖然按照說明書的解釋，雙側(cè)食槽需要和料斗內(nèi)的擋板配合使用才能實(shí)現(xiàn)水和飼料的分裝。但從實(shí)際的可行性來說，只要設(shè)立了兩條彼此相對(duì)隔離的食槽，就可以從不同的方向分別加裝水和飼料，實(shí)現(xiàn)分離。因此雙側(cè)食槽并不必須通過與擋板配合使用才能實(shí)現(xiàn)所述功能。

從另一角度來看，擋板的作用主要是調(diào)節(jié)料斗內(nèi)飼料的出料量，也并非只與雙側(cè)食槽配合使用，作用相對(duì)獨(dú)立。因此雙側(cè)食槽和擋板之間不存在緊密關(guān)聯(lián)，不構(gòu)成“要素團(tuán)”，可以分別舉證。

針對(duì)雙側(cè)食槽，檢索得到如下對(duì)比文件（以下簡(jiǎn)稱D4）：一種防拱料供給豬槽（CN203872771U）

主要結(jié)構(gòu)附圖：
 

相關(guān)特征為：在供料通道5的兩側(cè)分別設(shè)置供食槽3。

因此該對(duì)比文件D4可與上述D3結(jié)合評(píng)價(jià)本發(fā)明。一通采用這組證據(jù)結(jié)合否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性后，本案主撤。

三、小結(jié)

當(dāng)前智能語義檢索的實(shí)際效果還遠(yuǎn)未達(dá)到真正人工智能的程度，其原因既有算法設(shè)計(jì)本身的缺陷，亦有處理對(duì)象的復(fù)雜性。

就算法設(shè)計(jì)本身而言，首先，根據(jù)檢索結(jié)果推斷，目前的智能語義檢索主要根據(jù)對(duì)比文件與本申請(qǐng)之間選定要素的重合度，來評(píng)估兩者整體的相似度。雖然目前智能檢索系統(tǒng)對(duì)于要素的提煉能力和表達(dá)的擴(kuò)展能力都相對(duì)較強(qiáng)；但以點(diǎn)代面地判斷方案之間的整體相似度仍會(huì)導(dǎo)致誤判。其原因在于，權(quán)利要求作為一個(gè)整體，要素與非要素之間還存在特定的關(guān)聯(lián)。若只關(guān)注要素的相似度，而不再結(jié)合相關(guān)非要素做整體匹配度的識(shí)別調(diào)整，那么就會(huì)出現(xiàn)本文案例中對(duì)D1和D2相似度的誤判情形。這兩篇對(duì)比文件所公開的“擋板”要素本身就與本申請(qǐng)的擋板存在許多細(xì)節(jié)差異，在與出料口和食槽等非要素的匹配方面，差異就被進(jìn)一步放大。這導(dǎo)致從最終的直觀認(rèn)知上說，極少會(huì)有人認(rèn)為它們與本發(fā)明的相似度可以高達(dá)99%或94%，甚至能否破壞本發(fā)明的創(chuàng)造性都存在疑問，因此本案的實(shí)際審查中并未采用D1或D2作為對(duì)比文件。

其次，智能語義檢索只能評(píng)估單篇文獻(xiàn)的相似度，而不評(píng)估多篇文獻(xiàn)組合后的相似度。這種檢索結(jié)果只適用于評(píng)價(jià)新穎性或區(qū)別皆為公知的創(chuàng)造性。而對(duì)于需要組合證據(jù)評(píng)價(jià)創(chuàng)造性的案例，無法自動(dòng)提供充分的證據(jù)。本文列舉的實(shí)例亦是如此，采用兩篇證據(jù)的組合可以否定權(quán)利要求1的創(chuàng)造性，得到了申請(qǐng)人的默認(rèn)。而其中最接近現(xiàn)有技術(shù)D3在patentics中判定的相似度僅有74%，D4的相似度為78%，按相似度排序均在前500名之外，基本等同于沒有命中。因此，現(xiàn)有智能檢索系統(tǒng)需要改進(jìn)的重點(diǎn)是：根據(jù)各要素之間的結(jié)合緊密度的判斷，對(duì)要素進(jìn)一步做聚合或孤立，進(jìn)而對(duì)是否可以組合舉證做出有效判斷；若可以組合舉證，則給出證據(jù)的具體組合方式，并對(duì)各組合方式的整體相關(guān)度做出有效判斷。

就處理對(duì)象的復(fù)雜性而言，實(shí)際發(fā)明方案的設(shè)計(jì)和撰寫有著各種難以預(yù)料的不規(guī)范或者例外，導(dǎo)致創(chuàng)造性的實(shí)際判斷存在很多的不確定性。就本文所舉的實(shí)例而言，它的方案本身雖然毫不費(fèi)解，也沒有什么發(fā)明高度，但是在聲稱所要解決的技術(shù)問題、撰寫的權(quán)利要求方案，和聲稱所能實(shí)現(xiàn)的有益效果方面，三者之間多有出入。導(dǎo)致對(duì)于把握主旨、提煉要素產(chǎn)生較大的困擾。更確切地說難的不是找到相關(guān)的對(duì)比文件，而是不易確定要舉證到何種程度才算合格。由于實(shí)際操作的不確定性，使得專利檢索并不像下圍棋那樣，能完全客觀地通過公開特征數(shù)量的多寡來判定結(jié)果；也難以通過大數(shù)據(jù)、自學(xué)習(xí)來使AI有效決策，仍然需要行業(yè)專家主觀判斷的介入。也正因如此，才會(huì)使得對(duì)于同樣的事實(shí)和證據(jù)，秉持同一套判斷規(guī)則的實(shí)審部門、復(fù)審部門及各級(jí)法院，可能會(huì)判定出截然不同的結(jié)果，來回?fù)u擺。而且在美日歐等國家地區(qū)，亦是如此。

相較于算法設(shè)計(jì)的缺陷，處理對(duì)象的復(fù)雜性是人工智能在專利檢索領(lǐng)域更難逾越的鴻溝，但這又何嘗不是人不可替代的價(jià)值所在呢？
 

注：

【1】參見 杜衡等：《技術(shù)特征團(tuán)和外延比較法——對(duì)修改超范圍的判斷方法小議》，載《專利法研究》2009年

來源：IPRdaily中文網(wǎng)（iprdaily.cn）

作者：杜衡  國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利局審協(xié)江蘇中心副研究員

編輯：IPRdaily王穎          校對(duì)：IPRdaily縱橫君

注：原文鏈接：由當(dāng)前智能語義檢索的不足思考專利檢索的特質(zhì)（點(diǎn)擊標(biāo)題查看原文）

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