基于漢語言表達習慣的因果模型檢索策略淺析

徐曉梅

摘? ?要：對于細節技術特征較多的權利要求，一般的檢索策略除了描述機械特征本身，有時還結合技術特征帶來的效果進行檢索，通常情況下，這種檢索結果范圍較大，瀏覽耗時較多，本文主要針對細節特征較多的權利要求提出一種檢索策略，其基于漢語言表達習慣的因果模型，并能夠有效降低檢索瀏覽量。

關鍵詞：細節技術特征? 漢語言表達習慣? 因果模型? 降低檢索瀏覽量

我們在涉及檢索時，都會基于這樣的思路：理解技術方案-提取關鍵詞-構建檢索式，基于對發明技術方案的理解，我們從中抽取具有代表性的關鍵詞，以此在龐大的數據庫中獵取我們的目標[1]。例如，具有以下特點的權利要求：

一個權利要求要求保護一種A，其特征在于A包括Bi（i為1以上的整數）， Bi之間的關系為C，并且A具有功能D。

其中，A可以為一種產品或者方法，Bi可以為具體部件（i為1以上的整數），C為部件間的相互關系，D為A具有的效果或者功能[2]。

在實際檢索中，通常情況下，我們選取檢索要素時，通常的選擇方式為：

（1）技術領域，B（部件），C（部件間的相互關系）;（2）技術領域，B（部件），D（技術特征帶來的效果或功能）

在構建檢索式時，通常把技術特征帶來的效果或者功能作為部件相互關系的擴展或延伸，上述檢索方式可以用以下模型來表達：

通過分析以上模型可以得知，在通常的檢索思路中，我們把一個技術方案中的技術特征進行分解，然后各個層面去表達，例如相互作用關系、功能效果方面等，然后分別基于這幾個角度去檢索，就如同數據庫是一個黑匣子，檢索時，要通過對技術特征的描述來提取目標信息，于是，在利用選取的關鍵詞檢索時，就出現了以上各種不同的檢索方向，我們期待并嘗試從各種不同的側面表達時，能夠命中目標文件，然而，我們卻忽略了一個問題：就是基于技術方案來選取關鍵詞時，通常會以技術方案本身的內容為基礎，然后把技術方案分解成各個技術特征，試圖分別從各個技術特征的不同層面去描述，簡而言之，我們是利用從一個技術方案整體中抽取出的離散個體去與黑匣子中的目標文件相匹配，然而，文件存在于數據庫中的形式是用語言來實現的，眾所周知，語言是具有一定關聯度的詞語的集合，在將這些具有關聯度的詞語以一定的方式來反映一份文件時，必然存在其表達習慣，也就是說我們要用和對比文件一樣的表達方式才能命中，當然用技術特征也是一種表達方式，我們不否認通常情況下，從不同側面進行檢索的策略，但當我們用從技術方案中分裂出來的技術特征去檢索目標文件時，割裂的技術特征與目標文件的表達習慣必然存在差距，這種差距的直接結果便是給檢索結果帶來了很多噪音，也因此導致了檢索目標與實際結果之間的差距，那么如何才能有效縮小這種差距呢？

1? 基于漢語言表達習慣的因果模型的建立

要從數據庫這個黑匣子中快速提取出目標信息，就需要我們遵循黑匣子中文件的存在規則，作為一個文件，描述時用其慣用的表達方式去表征事物，作用到權利要求中，也就是目標文件的存在形式，是用技術特征之間的關聯性（比如位置關系，因果關系）來反映技術方案的，只有對技術方案的具體表達與目標文件的關聯度提高，才能快速命中目標，降低噪音。

進一步分析圖1所示的模型，我們可以得到，技術特征以及技術特征之間的相互作用關系，也就是要求保護的產品或者方法為達到某種目的或者效果的手段或者具體方式，相應地，技術特征和其所具有的功能效果為要求保護的產品或者方法在經過一系列手段或者具體方式后的現象或者效果。

基于漢語言的表達習慣，我們在描述具有上述模型特點的權利要求時，通常會如是表達：B經過一系列的手段C（量變，連接關系改變等原因），而得到什么樣的效果D（結果，目的，現象），以從整體上表征A。在此，我們稱這一系列的手段為導致某種現象的原因，而得到的效果為一系列原因導致的結果，于是，基于漢語言表達習慣的因果模型表示如圖2所示。

基于上述模型可知，要準確地表達一個完整的技術方案，離不開該技術方案對應的技術特征，以及由這些技術特征造成的一系列因果反應，要從黑匣子中準確抓取數據，需要遵循目標文件的語言表達習慣。因此，用因果模型進行檢索時，可以從權利要求限定的技術特征中，確定要求保護的產品或者方法具有的功能、效果或者現象，然后分析導致這種功能、效果以及產生這種現象的原因，從who（特征）-how（什么原因）-what（變成了什么結果）這條因果鏈的角度去檢索，如此一來，在檢索的結果中會既包含原因（即技術特征間的作用關系），又包含由此原因帶來的技術效果。綜合以上分析，不難發現，通常的檢索方向與基于漢語言表達習慣的因果模型之間的差異可用圖3來表達。

可見，由于漢語言的表達習慣，因果鏈提高了各技術特征之間的關聯度，而不是孤立的技術特征，從而使得檢索結果中具有相關度較大的文件，因此而減少需要閱讀的文獻量，提高檢索效率。

從技術方案中分解出的技術特征，無論是技術特征本身還是技術特征之間的作用關系，或是技術方案帶來的效果，我們分別選取角度檢索時，就造就了它們宏觀上的獨立性，也就是說這樣的表達方式缺乏要素之間的凝聚力，可想而知，散落帶來噪音。而語言自身具有的完整性，恰恰彌補了這種缺憾，因果鏈造就了要素之間的凝聚力，提高了要素間的關聯度，因而利用基于漢語言表達習慣的因果模型去檢索，可以大大降低噪音，從而提高檢索效率。

2? 結語

審查效能的提高離不開檢索效率的提高，檢索時，若不綜合考慮細節技術特征本身、特征之間關系以及要素之間的因果關系，則會增加檢索瀏覽量，降低檢索效率，通過對以上案例的分析可知，基于漢語言表達習慣的因果模型檢索策略，可以減少檢索結果，降低瀏覽量，從而有效地提高檢索效率，尤其是具有細節技術特征的權利要求，具有很好的去噪效果。

任何檢索方法都需要在實踐中不斷完善，由于筆者自身經驗有限，紕漏之處，請批評指正。

參考文獻

[1] 專利審查指南[M].北京：知識產權出版社，2010.

[2] 田力普.發明專利審查基礎教程[M].北京：知識產權出版社，2008.

[3] 審查操作規程[M].北京：知識產權出版社，2011.