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解读《专利审查研究(第十辑)》--“基于TFTA模型的检索”

发布时间:2021.12.17 福建省查看:674 评论:0

我的公众号原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/grTgdn3GvoSaXFucLR1WiA

本文解读的对象,为《专利审查研究(第十辑)——检索特辑》书中“检索理论研究”部分论文之一。本书由国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心组织编写、郭雯主编。以下跟读均仅代表本人观点,不代表国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心、郭雯观点。如有其他理解欢迎交流。


“基于TFTA模型的检索”是简略说法,完整标题为“一种从专利数据中进行技术信息挖掘的方法——基于TFTA模型的检索”。作者是张然兮、韩冰、张蔚、张超然,这是本书第八篇论文。

 

根据摘要及引言,本文主要解决的是,难以检索技术文献尤其是具体产品对应产品专利的问题

 

什么时候需要检索技术文献尤其是具体产品对应产品专利

 

这一点广大的企业IPR朋友们应该比较理解,很多时候研发/领导看到了市场上新出现的技术或产品,很好奇,会想要了解它们是怎么实现的,他们的技术组成如何,而大多数时候也不太会买来拆解,首先要做的还是通过网络渠道了解它们。

 

我自己甚至还碰到过,领导要我查某外国国防技术的时候。

 

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那么问题来了,这种情况下必须查产品专利吗?

 

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当然不是。我们要了解一个技术,一个产品,我们可以刷抖音、知乎、逛B站、上百度、搜微信公众号文章、找微博、用科学方法等等。这些渠道往往热点跟踪及时、拆解到位、视频清晰、细节公开充分。。。优点太多了。我自己也很喜欢用这些渠道去了解某个新出现的产品或技术。这与本文的专利信息渠道显然是不同的。既然这样,这篇文章就到此结束了,实在没什么好讲的。

 

不好意思都2021年了我还用这么无聊的转折。

 

专利信息大家都知道,包含了世界上九成以上的科技成果。如果一个新出现的产品或技术是热门的,那么大概率会在专利信息中有所体现。这样的检索与一般常见的专利检索有什么区别呢?

 

常见的专利检索有查新检索、无效检索、侵权检索等等,几乎都是围绕新创性或侵权展开的,这样的检索并不注重研究、挖掘某技术或产品的具体技术,尤其是与现实技术或产品几乎完全一致的。

 

虽然针对具体技术或产品的专利检索与一般常见的专利检索不同,但大多数时候比那些都容易检索。因为基本上我们都会了解到有明确的厂商,即便不知道也能从商标检索去反推。

 

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并且大多数的申请人,并不具有太多专利公开数量。本文针对的主要还是那些拥有大几千上万专利公开数量的公司,比如耐克

 

既然本文要解决的目的和针对的公司类型已经知道了,那接下来就是普及一下,什么是TFTA模型。

 

TFTA(Time-Family-Technique-Authorization)模型包括四个主要部分的内容:时间、同族、技术和授权情况。

其中Ti(Time)是指该技术产生的时间段;F(Family)是指该技术的目标市场国家/地区;Te(Technique)是指该技术的具体情况,这里面还包括多个方面,例如技术的名称、技术的要点、技术的效果等;A(Authorization)是指该技术的授权情况,也即审查情况。[1]

 

所以TFTA模型就是包括了围绕技术的时间、同族、具体技术和授权情况信息的模型。在这个模型中,技术是最关键的。

 

 

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要知道,在这个模型中,时间、同族、具体技术和授权情况都不是凭空出现的,它们是需要我们经过充分的了解后直接或分析得出的。也就是说,我们在对围绕技术的现有技术信息充分研究之后,能直接或分析得出它们的产生时间范围、它们的主要上市、出口国家、它们的关键技术信息和可能的专利授权情况等。

 

技术在这四个部分中是最重要的,同时也是最具有隐蔽性和欺骗性的,具体表现在,商业宣传所用的词汇、表达,与产品专利中的经常不一致。当然不是绝对不一致,看到了相关商业宣传信息,有时候还是可以拿来试试的。

 

作者认为,“这就要求在构建本参数时,不能只知道名字,更需要了解技术本质[1]”说来也巧,我今天刚阅读这篇论文,而在阅读之前某位老铁还问了我某个技术的专利检索问题,我是这么回答的:

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我不展开详述,感兴趣的平时可以用用如图聊天记录的方式来玩玩产品专利检索。

 

既然已经了解了TFTA模型的四个部分,那么接下来就是怎么用的问题。这有个顺序。简单说:

1)充分了解现有技术;

2)从现有技术中直接或分析得出时间、同族、技术和授权情况;

3)利用四个部分构建检索式进行检索。

 

我们常规的检索就是分类号、关键词、语义。我们基本上只在限定现有技术时间范围时会出现时间要素,如查新、无效检索的时候;而我们基本上也只在侵权检索的时候会考虑限定专利的授权情况。TFTA模型的特点在于,我们会预先了解分析这几个部分并加以利用,这几个部分也不存在必然的时间点、必然的专利状态等等,一切都需要充分了解现有技术后得出。

 

话说回来。我们通过了解技术,根据已经获得的信息构建了检索式进而直接检索得到了产品专利,那又如何。

 

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那当然是可以直接结束了。要知道,作者阐述TFTA模型,主要是用于解决日常难以解决的产品专利检索问题,如果可以更容易搞定麻烦,那当然不需要动用三板斧了。

 

文中作者举了个例子。2014年底丰田公司名为MIRAI的汽车上市,丰田宣传其采用了“3D流场结构”。那么,什么是3D流场结构,我们如何获取这一结构的具体专利信息?

 

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作者经过调研,了解到:
1)新车上市在2014年,而上一代车型上市在2008年,于是推算按时间节点往前一两年至往后一年内均可能为专利公开时间,即2006~2015年范围为时间部分
2)丰田上市主要市场在日本和美国,那么日本和美国便是首选的同族部分
3)作者检索到一篇外文文献,以此获取一定的技术表达作为技术部分
4)上市时间距作者这篇论文撰写时有两年多时间,而日本专利授权较快,因此判断专利可能为授权状态,这作为授权情况部分
四个部分都确定或分析完毕。接下来便是构建检索式。

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可以看到,作者将几个部分的要素进行整合,并and连接构建了检索式。这之后便命中了有效文件。
总结归纳一下,如何利用TFTA模型检索产品专利技术:
1)充分了解现有技术,搜集确认或分析出时间、同族、技术和授权情况信息;
2)利用四个部分and连接构建检索式;
3)检索浏览。
过程就是这么个过程。总结起来寥寥数语,但作者的研究态度和总结归纳能力是另人敬佩的。

那总结完了,我提一些我自己的想法。

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TFTA是在现有技术中选取了四个部分作为模型的部分。而实际上现有技术有很多很多的信息可以提取分析,这四个部分是否是一定的、高效率的部分?其实不好说,毕竟也是作者自己的总结。那这四个部分是否要死记硬背?我个人觉得,信息的处理分析,是在充分了解现有技术中配合足够的严谨而水到渠成的。
我举个自己的例子,我在往期文章:“产品专利检索组合拳:以Tesla无极耳电池为例”中列举了很多种方式来实现特斯拉无极耳电池产品专利的检索。
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并且这些方式仅仅举例,并非已做了穷尽检索。这里省的大家跳转了,我就照搬我自己:

1.简单的关键词提取

 

从以上信息中不难得出,如果有产品专利存在,那么必要的特征就是“电池”和“无极耳”,其中“无极耳”可以“极耳”替为关键词。另外,Tesla是美国企业,因此我们在关键词选取时,更重要的是选取英文关键词:
关键词1)电池:cell OR battery OR element
关键词2)极耳:tab OR lug
这样的话就产生了第一个检索式,并以此找到了产品专利:

 

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2.从搜索引擎直接查找专利情况

 

有一定成功率,并非绝对不行。但是暂时的,我在写这篇公众号之前还没在搜索引擎发现有直接公开专利号的文献。但即便如此还是找到了关于专利内容的一些介绍:

 

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这里就直接延伸出了两种检索思路:

 

3.以资讯中的专利附图进行全图浏览检索

 

在以上文献中出现了专利附图,而Tesla的专利量为2K+,且该产品已知是较新产品,具有较新技术。那么以上专利附图就可以作为检索时的附图比对,按时间排序后全图浏览即可,浏览速度极快,足以等同外观检索,减轻关键词查找压力(可同时限定分类号H01M缩小范围)

 

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4.以资讯中的专利原文或翻译进行最准确的关键词提取

 

以上文献引号中内容推测应当为美国专利原文翻译,那么可以直接提取原文中的“极耳和“成本”、“电池”作为检索关键词,新关键词“成本”用于进一步限缩。在这里同样需要针对这三个关键词进行英文扩展:

 

 

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在第2步的搜索引擎查找中我们还发现了以下信息:

 

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于是进一步延伸了检索思路:

 

5.以资讯中的日期进行专利申请日/公开日范围的检索

 

从以上文献中看出,作者认为是在2019年12月申请了专利,假设他信息来源正确,或者对专利理解正确,那么我们可以直接在Tesla作为申请人的基础上仅仅限定申请日范围了,这样的数据量通常是很小的:

 

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然而没找到,可能是作者信息来源错误,或者对专利理解错误。假设作者对专利理解错误了,我们便把申请日改为公开日试试:

 

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还是没找到,那么应该就是信息来源有问题,我们不确定12月是写多了还是写少了,于是只能适当拉长前后各一个月范围去看,这个办法最后是找到了,检索式就不再列举了。

 

6.知乎

 

知乎这种平台紧跟潮流,应该能获取一些信息。(虽然只是推测)我在知乎进行检索后,发现了一篇文章:

 

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文章中出现了一份报告“从专利角度窥探特斯拉百万英里电池”,报告的小字里头出现了“无极耳电极”。

 

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既然这份报告名为从专利角度,那就很可能获取到我们想要的信息,于是我对这份报告进行了检索,并在报告的一个图表里找到了无极耳专利的公开日,据此便找到了无极耳专利:

 

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7.公众号文章

 

公众号是很多人喜欢的前沿科技资讯公开地,在这里进行检索也是很有可能找到我们想要的信息的:

 

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特商圈这篇公众号文章公开日期在2020年5月10日,他说“日前”申请了无极耳电池单元专利。我们知道,申请不公开,公开才为人所知,因此推测这里应当是公开日而非申请日

 

既然是“日前”,一定早于5月10日,但是早多少天不一定,这里可以把范围扩大为4月1日起至5月10日,于是公开日范围就暂定了,申请人毫无疑问还是Tesla,以此也是找到了无极耳专利。
 
以上。
 
我个人还是喜欢根据对现有技术的了解和分析,随时选择合适的可能的要素来组合检索,而这些要素的分析,构成了目标文件的画像。而作者在文中所用的TFTA模型是自己对于工作经验的总结,严谨且逻辑合理,值得一试。

参考文献:

[1]国家知识产权局专利局专利审查协作北京中心.专利审查研究(第十辑)——检索专辑[M].北京:知识产权出版社,2019:88-94

 


 

 

黑娃

许利民,思博论坛ID“黑娃”

1)泉州振科技术服务有限公司信息技术总监、泉州合连知识产权管理有限公司法人、思博论坛版主及检索讲师、检索分析师;

2)擅长无效检索、侵权检索、稳定性检索、公众意见检索、查新检索,有丰富的涉诉无效检索经验;

3)有对企业、代理机构及高校的专利检索培训经验,有依托思博论坛和合享(incopat)平台的直播检索讲课经验


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