北京知识产权法院行 政 判 决 书（2016）京73行初6558号原告：北京百度网讯科技有限公司，住所地北京市海淀区上地十街**百度大厦**。法定代表人：梁志祥，副总裁。委托诉讼代理人：毛琎，北京市金杜律师事务所律师。委托诉讼代理人：陈颖，北京市金杜律师事务所律师。被告：国家知识产权局，，住所地北京市海淀区蓟门桥西土城路**法定代表人：申长雨，局长。委托诉讼代理人：袁丽颖，国家知识产权局审查员。第三人：北京搜狗科技发展有限公司，，住所地北京市海淀区中关村东路**院**楼搜狐网络大厦****法定代表人：洪涛，董事长。委托诉讼代理人：刘伟，北京允天律师事务所律师。委托诉讼代理人：陈莎莎，北京允天律师事务所专利代理师。原告北京百度网讯科技有限公司（简称百度公司）不服原国家知识产权局专利复审委员会（简称专利复审委员会）于2016年10月28日作出的第30349号无效宣告请求审查决定（简称被诉决定）向本院提起行政诉讼。本院于2016年12月20日受理后依法组成合议庭，于2019年7月9日公开开庭审理了本案。原告百度公司的委托诉讼代理人毛琎、陈颖，被告国家知识产权局的委托诉讼代理人袁丽颖，第三人北京搜狗科技发展有限公司（简称搜狗公司）的委托诉讼代理人刘伟、陈莎莎到庭参加了诉讼，本案现已审理终结。被诉决定维持搜狗科技公司拥有的第200810113984.9号、名称为“一种用户词参与智能组词输入的方法及一种输入法系统”的发明专利（简称本专利）有效。原告百度公司不服，向本院提起行政诉讼，请求法院撤销被诉决定，指令国家知识产权局就针对本专利提出的无效宣告请求重新作出决定。事实和理由：一、被诉决定关于本专利权利要求1的区别技术特征认定错误导致创造性认定错误。（一）对比文件1公开了利用用户输入的历史数据对输入法进行训练，其输入法自学习模型中根据用户选择来预测输出。由此可以判断，对比文件1要由用户选择上屏词，必然需要根据用户选择的词来获取相邻字词对，即对比文件1公开了该区别特征1。（二）被诉决定认定的区别特征2已经被对比文件1公开。对比文件1公开了“统计语料中各个候选字词对的出现次数”，其2.2.5节也公开了出现r次的二元模型；上述次数都相当于该区别特征2中的“总次数”。对比文件1第2.2.5节中的公式2.12计算的二元模型概率也相当于该区别特征2中计算的概率。因此，对比文件1公开了该区别特征2。（三）被诉决定认定的区别特征3已经被对比文件1公开。本专利权利要求1中的用户多元库即相当于对比文件1中的用户二元信息文件。本专利权利要求1并不涉及任何有关系统多元库的内容，更未限定用户多元库是否和系统多元库相互独立。权利要求1也没有限定所有的用户字词都存储于用户多元库。因此，对比文件1中的用户二元信息文件公开了本专利中的用户多元库。从另一个角度看，对比文件1的用户二元信息文件和通用二元信息文件的一部分可以视为一个库，其相当于公开了权利要求1的用户多元库。对比文件1在公开本专利权利要求1的用户多元库的基础上，还公开了记录用户字词对，也公开了其相邻出现的概率，因此对比文件1公开了区别特征3。（四）即使认为本专利权利要求1中的用户多元库与对比文件1中的用户二元信息文件不同，用户多元库也已经被对比文件10的用户二元组表公开。对比文件10第41页记载了“记录用户输入过程中出现的二元组的次数，包括通用模型中已经记录的二元组和没有记录的二元组”。因此，对比文件10的用户二元组表包括了所有用户输入的二元组，相当于权利要求1的用户多元库。（五）区别技术特征2被对比文件10公开。对比文件10第46页中记载的“命中次数”相当于该区别特征2中的“总次数”；其4.4.2节也公开了计算用户模型中的概率。因此，对比文件10也公开了该区别特征2。二、由于被诉决定关于权利要求7有创造性的认定是基于权利要求1具有创造性。因此，关于权利要求7有创造性的认定是错误的。三、本专利权利要求22并不包括权利要求1的内容，权利要求22与权利要求7之间并不是方法专利和装置专利之间的对应关系。被诉决定基于权利要求7的评述认为权利要求22具有创造性的认定是错误的。被告国家知识产权局辩称：针对本专利权利要求1和权利要求7有创造性的认定，被诉决定已经进行了详细地阐述，坚持被诉决定的认定。由于权利要求22为权利要求7所对应的系统权利要求，权利要求22与权利要求7具有相同的保护范围。在认可权利要求7有创造性的基础上，权利要求22同样有创造性。第三人搜狗公司述称：一、被诉决定中关于权利要求1的创造性认定正确。（一）对比文件1中没有涉及根据用户选择的词来获取相邻字词对的内容，被诉决定对于区别技术特征1的认定正确；（二）对比文件1第24页的“出现次数”和第2.2.5节中的“r次”都是语料中字词对的出现次数，而并非用户输入中字词对的总次数。对比文件1的公式2.12是为了数据平滑，计算的是条件概率，不能相当于本专利权利要求1中的概率。被诉决定对于区别技术特征2的认定正确。（三）本专利权利要求1的用户多元库与系统多元库是相互独立的两个不同的多元库，且在用户多元库中保存有完整的用户字词对。对比文件1中，其系统是针对手机开发的，字词库本身的存储空间有限，其用户二元信息文件仅保存用户新输入的通用二元信息文件中不存在的二元项，并未保存用户输入的通用二元信息文件中原有的二元项，而且用户二元信息文件无法独立完成用户二元项的查找。因此，本专利权利要求1中的用户多元库与对比文件1中的用户二元信息文件功能不同，不能认定对比文件1的用户二元信息文件公开了本专利权利要求1中的用户多元库。并且对比文件1用户二元信息文件所保存的用户字词对与权利要求1所述用户字词对的范围不同；对比文件1所计算的二元模型的概率与权利要求1的概率不相同。对比文件1没有公开该区别特征3。（四）对比文件10的用户二元组表实际上与对比文件1类似，存储的都是用户输入的新二元组，并不能等同于权利要求1的用户多元库。（五）对比文件10对概率的计算仍然是基于Good-Turing估计、Katz平滑算法和、Church-Gale平滑算法，通过数据平滑算法得到的条件概率并不等同于权利要求1的概率。因此，对比文件10没有公开区别特征2。二、权利要求7引用了权利要求1，在权利要求1具有创造性的情况下，权利要求7也具有创造性。基于本专利通篇公开的内容，权利要求22为权利要求7所对应的系统权利要求，权利要求22与权利要求7具有相同的保护范围，在认可权利要求7创造性的基础上，也应当认可权利要求22的创造性。本院经审理查明：本专利的专利号为200810113984.9，申请日为2008年5月30日，授权公告日为2011年9月14日。本专利授权公告时的权利要求书如下：“1．一种建立用户多元库的方法，其特征在于，包括：在用户输入过程中，记录所述用户对句子的输入和对上屏词的选择操作，根据所述用户输入的上屏方式获取具有相邻关系的用户字词对，所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词；记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数，统计所述用户字词对在所述用户输入时相邻出现的概率；建立用户多元库，将所述用户字词对及其相邻出现的概率保存到所述用户多元库。2．根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式获取具有相邻关系的用户字词对：在用户的一次上屏操作中，根据用户选择候选上屏词的方式，获取相邻的候选上屏词作为用户字词对。3．根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对用户多元库的更新步骤，具体包括：在用户输入的上屏结果中，如果相邻候选上屏词组成的用户字词对在用户多元库中存在，则增强用户多元库中该用户字词对相邻出现的概率；否则，将所述相邻候选上屏词作为新的用户字词对添加到用户多元库中，并增强该用户字词对相邻出现的概率。4．根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括对用户多元库的削弱步骤，具体包括：根据用户对上屏结果的修改，针对上屏结果中修改前的上屏词对应的用户字词对，削弱其相邻出现的概率；和／或，针对用户多元库中长期得不到命中的用户字词对，根据该用户字词对的最后命中时间进行削弱。5．根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户输入的标点符号进行句子划分；在同一个句子或子句中，根据用户的上屏操作，将相邻的上屏结果也作为用户字词对保存到所述用户多元库；并统计所述用户字词对相邻出现的概率，保存到所述用户多元库。6．根据权利要求1、2、3、4、5任意一项所述的方法，其特征在于：所述用户多元库建立在客户端。7．一种利用权利要求1所述的用户多元库进行智能组词输入的方法，其特征在于，包括：接收用户输入的编码字符串，并对所述编码字符串进行切分；在用户词库和系统词库中查找与切分后的编码字符串相匹配的字词，并利用用户多元库和系统多元库进行组词；计算每种组词结果的概率，并将概率值符合预置条件的组词结果作为候选项输出。8．根据权利要求7所述的方法，其特征在于，通过以下方式计算每种组词结果的概率：根据用户词频、用户字词相邻出现的概率以及系统词频、系统字词相邻出现的概率，计算每种组词结果的概率。9．根据权利要求8所述的方法，其特征在于：在计算组词结果概率的时候，如果同音下最高频率的系统词的词频高于用户词频，则调整所述用户词频使其高于同音下最高频率的系统词的词频；并根据所述用户词频的调整，将对应的用户字词对的相邻出现概率也进行相应调整。10．根据权利要求8述的方法，其特征在于：在计算组词结果概率的时候，如果组词结果中的字词对同时存在于用户多元库和系统多元库中，则选择用户字词相邻出现的概率和系统字词相邻出现的概率的最大值参与计算。11．根据权利要求7、8、9、10任意一项所述的方法，其特征在于：当用户多元库中的信息量较少时，采用以系统词组词为主、用户词组词为辅的模式。12．根据权利要求7、8、9、10任意一项所述的方法，其特征在于：当用户多元库中的信息量不能独立完成组词时，采用以系统词和用户词混合组词的模式。13．根据权利要求7、8、9、10任意一项所述的方法，其特征在于；当用户多元库中的信息量能独立完成组词时，采用以用户词组词为主、系统词组词为辅的模式。14．根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述组词还包括：根据前一个上屏结果和当前编码字符串所匹配结果之间的相邻关系，进行组词。15．根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：设置用户词库和用户多元库的控制选项；如果用户选中该选项，则用户词库和用户多元库参与智能组词；如果用户未选中该选项，则只通过系统词库和系统多元库进行智能组词。16．一种建立用户多元库的装置，其特征在于，包括：第一获取单元，用于在用户输入过程中，记录所述用户对句子的输入和对上屏词的选择操作，根据所述用户输入的上屏方式获取具有相邻关系的用户字词对，所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词；统计单元，用于记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数，统计所述用户字词对在所述用户输入时相邻出现的概率；建立单元，用于建立用户多元库，将所述用户字词对及其相邻出现的概率保存到所述用户多元库。17．根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述第一获取单元通过以下方式获取具有相邻关系的用户字词对：在用户的一次上屏操作中，根据用户选择候选上屏词的方式，获取相邻的候选上屏词为用户字词对。18．根据权利要求16所述的装置，其特征在于，还包括：更新单元，用于对所述用户多元库进行更新，更新方式为：在用户输入的上屏结果中，如果相邻候选上屏词组成的用户字词对在用户多元库中存在，则增强用户多元库中该用户字词对相邻出现的概率；否则，将所述相邻候选上屏词作为新的用户字词对添加到用户多元库中，并增强该用户字词对相邻出现的概率。19．根据权利要求16所述的装置，其特征在于，还包括：削弱单元，用于对所述用户多元库进行削弱，削弱方式为：根据用户对上屏结果的修改，针对上屏结果中修改前的上屏词对应的用户字词对，削弱其相邻出现的概率；和／或，针对用户多元库中长期得不到命中的用户字词对，根据该用户字词对的最后命中时间进行削弱。20．根据权利要求16所述的装置，其特征在于，还包括：第二获取单元，用于根据用户输入的标点符号进行句子划分；在同一个句子或子句中，根据用户的上屏操作，将相邻的上屏结果也作为用户字词对保存到所述用户多元库；相应的，所述统计单元统计所述用户字词对相邻出现的概率，并保存到所述用户多元库。21．根据权利要求16所述的装置，其特征在于：所述用户多元库建立在客户端，所述装置为客户端装置。22．一种输入法系统，其特征在于，包括：用户多元库，用于保存具有相邻关系的用户字词对，所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词；切分单元，用于接收用户输入的编码字符串，并对所述编码字符串进行切分；组词单元，用于在用户词库和系统词库中查找与切分后的编码字符串相匹配的字词，并利用用户多元库和系统多元库进行组词；计算单元，用于计算每种组词结果的概率；输出单元，用于将概率符合预置条件的组词结果作为候选项输出。23．根据权利要求22所述的系统，其特征在于，所述计算单元通过以下方式计算每种组词结果的概率：根据用户词频、用户字词相邻出现的概率以及系统词频、系统字词相邻出现的概率，计算每种组词结果的概率。24．根据权利要求23所述的系统，其特征在于：所述计算单元在计算组词结果概率的时候，如果同音下最高频率的系统词的词频高于用户词频，则调整所述用户词频使其高于同音下最高频率的系统词的词频；并根据所述用户词频的调整，将对应的用户字词对的相邻出现概率也进行相应调整。25．根据权利要求23所述的系统，其特征在于：所述计算单元在计算组词结果概率的时候，如果组词结果中的字词对同时存在于用户多元库和系统多元库中，则选择用户字词相邻出现的概率和系统字词相邻出现的概率的最大值参与计算。26．根据权利要求22所述的系统，其特征在于：所述组词单元包括三种组词模式，当用户多元库中的信息量较少时，采用以系统词组词为主、用户词组词为辅的模式；当用户多元库中的信息量不能独立完成组词时，采用以系统词和用户词混合组词的模式；当用户多元库中的信息量能独立完成组词时，采用以用户词组词为主、系统词组词为辅的模式。27．根据权利要求22所述的系统，其特征在于，还包括：控制单元，用于设置用户词库和用户多元库的控制选项；如果用户选中该选项，则用户词库和用户多元库参与智能组词；如果用户未选中该选项，则只通过系统词库和系统多元库进行智能组词。28．根据权利要求22所述的系统，其特征在于：所述智能组词输入系统运行在客户端。”2016年1月15日，请求人提交了复审、无效程序中意见陈述书，提出如下无效理由：本专利权利要求1-6、9、10、16-22、24、25不符合专利法第26条第3款的规定，权利要求1-4、6不符合专利法第22条第2款的规定，权利要求1-28不符合专利法第22条第3款、专利法第26条第4款、专利法第33条以及专利法实施细则第20条第1款的规定，权利要求22不符合专利法实施细则第21条第2款。同时提交了以下证据（其中证据1、2与请求书所附的证据相同）：证据1：公开号为CN101290632A的发明专利申请公布说明书（即本专利申请公开文本），复印件共29页；证据2：授权公告号为CN101290632B的发明专利授权公告文本（即本专利授权文本），复印件共22页；证据3（下称对比文件1）：题为《基于统计语言模型的手机中文输入系统的研究与实现》的（2006届）苏州大学硕士学位论文（电子期刊）及其公证书，出版单位为中国学术期待电子杂志社，复印件共106页；证据4（下称对比文件2）：公开号为CN1556452A的发明专利申请公开说明书，公开日为2004年12月22日，复印件共18页；证据5（下称对比文件3）：公开号为CN1232226A的发明专利申请公开说明书，公开日为1999年10月20日，复印件共39页；证据6（下称对比文件4）：公开号为CN1206882A的发明专利申请公开说明书，公开日为1999年02月03日，复印件共12页；证据7（下称对比文件5）：公开号为CN1206870A的发明专利申请公开说明书，公开日为1999年02月03日，复印件共6页；证据8（下称对比文件6）：公开号为CN101051323A的发明专利申请公开说明书，公开日为2007年10月10日，复印件共24页；证据9（下称对比文件7）：《北京工业大学》学报中的题为《基于混合语言模型的中文智能输入技术》的文章，2007年第33卷第9期，复印件共11页；证据10（下称对比文件8）：公开号为JP2003162523A的日本公开特许公报及其中文译文，公开日为2003年06月06日，复印件共18页；证据11（下称对比文件9）：公开号为CN101013443A的发明专利申请公布说明书及1页网页打印件，公开日为2007年08月08日，复印件共33页；证据12（下称对比文件10）：题为《一种智能型数码输入技术的研究与设计》的（2005届）苏州大学硕士学位论文（电子期刊）及其公证书，出版单位为中国学术期待电子杂志社，复印件共95页；证据13：名为《统计自然语言处理基础》的教科书，电子工业出版社，苑春法等译，出版日期为2005年01月，复印件共22页；证据14：专利权人在（2015）沪知民初字第747号专利侵权案件中提交的侵权技术特征对比表，复印件共18页。关于新颖性专利法第22条第2款规定：新颖性，是指在申请日以前没有同样的发明或者实用新型在国内外出版物上公开发表过、在国内公开使用过或者以其他方式为公众所知，也没有同样的发明或者实用新型由他人向国务院专利行政部门提出过申请并且记载在申请日以后公布的专利申请文件中。A.相对于对比文件1首先，对比文件1中的用户二元信息文件不同于本专利权利要求1的用户多元库。在权利要求1中，用户多元库是一个独立的词库，其是对用户输入中的多元关系的记录。只要用户进行输入，就在用户多元库中进行相应的记录，所输入的内容有可能包括系统多元库中的已经具备的多元关系。换句话说，本专利权利要求1的用户多元库与系统多元库是相互独立的两个不同的多元库，且在用户多元库中保存有完整的用户字词对。然而，在对比文件1中，其系统是针对于手机开发的，字词库本身的存储空间有限，其用户二元信息文件仅保存用户新输入的通用二元信息文件中不存在的二元项，并未保存用户输入的通用二元信息文件中原有的二元项，而且用户二元信息文件无法独立完成用户二元项的查找，必须借助于通用二元信息文件来进行。换句话说，对比文件1的用户二元信息文件仅是对通用二元信息文件的补充，补充之后二者形成一个完全融合在一起的语言模型的库，其实质上应视为一个二元库。其次，对比文件1中的用户二元组的概率不同于本专利权利要求1的相邻出现的概率。权利要求1中的用户字词对相邻出现的概率也可称为多元概率，是指多元信息的使用概率。基于本专利的整体发明构思来看，权利要求1中的用户字词对相邻出现的概率是以用户各次的历史输入作为统计范畴的，统计的是在用户输入过程中目标多元组作为一个整体出现的概率，其数学含义是，针对用户输入情况下，以用户输入的所有相邻情况为统计基数（分母），以用户输入过当前多元对的次数为分子，所计算得到的概率。也就是说，权利要求1中的概率是指一个多元组作为一个整体出现的概率，它是基于统计得出的，是对整体性的估算。然而，根据对比文件1的记载“这种根据前n－1个已经出现的词来预测第n个词的模型称为n元语法模型”可知，对比文件1中的概率是条件概率，而二元项的条件概率表示的是在前一个词固定的情况下后一词出现的概率，这种条件概率是以条件出现的所有可能性作为统计范畴的，条件出现的所有可能性既包括原有语料学习中的条件出现，也包括由用户输入所引起的条件出现，并非是仅针对用户输入作为统计对象的。对比文件1中的概率的数学含义是，针对某一个词而言，将各个条件出现的总次数作为基数（分母），当前条件出现的总次数为分子，所计算得到的概率。也就是说，对比文件1中的概率是以前面出现的某个词为条件，判断后面出现的词是何种词的概率，针对的是一个词出现的可能性，而并非相邻的两个词作为一个整体出现的可能性，它是对个体出现可能性的估算。再者，权利要求1中用户字词对是根据用户输入的上屏方式获取的，根据用户输入的上屏方式，可以识别出用户作为一个整体输入的字词对，从而获取得到用户作为一个整体输入的用户字词对。而对比文件1中不仅没有提及获取其用户二元项需要根据用户输入的上屏方式，而且其用户二元项并非用户作为一个整体输入的字词对。通过上述对比分析可以看出，权利要求1中的如下技术特征均未被对比文件1所公开：（1）在用户输入过程中，记录所述用户对句子的输入和对上屏词的选择操作，根据所述用户输入的上屏方式获取具有相邻关系的用户字词对；（2）记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数，统计所述用户字词对在所述用户输入时相邻出现的概率；（3）建立用户多元库，将所述用户字词对及其相邻出现的概率保存到所述用户多元库。因此，权利要求1与对比文件1相比，二者的技术方案实质不同，该权利要求1相对于对比文件1具有新颖性，符合专利法第22条第2款的规定。关于创造性专利法第22条第3款规定：创造性，是指同申请日以前已有的技术相比，该发明有突出的实质性特点和显著的进步。在权利要求与最接近对比文件相比存在区别特征的情况下，需要首先判断该最接近对比文件自身是否存在利用上述区别特征对其技术方案进行改进的技术动机和启示，如果不存在这种技术改进动机和启示，同时其他对比文件也没有公开上述区别特征以及给出相关的技术启示，并且也没有证据表明上述区别特征是本领域的公知常识，那么该权利要求相对于该最接近对比文件与公知常识或其他对比文件的结合仍然是非显而易见的，从而具有创造性。（7-1）权利要求1具有创造性a．以对比文件1作为最接近的现有技术根据前面新颖性部分（A-1）的评述，本专利权利要求1相对于对比文件1的区别特征在于：（1）在用户输入过程中，记录所述用户对句子的输入和对上屏词的选择操作，根据所述用户输入的上屏方式获取具有相邻关系的用户字词对；（2）记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数，统计所述用户字词对在所述用户输入时相邻出现的概率；（3）建立用户多元库，将所述用户字词对及其相邻出现的概率保存到所述用户多元库。基于上述区别特征，可以确定该权利要求1实际要解决的技术问题为：如何让用户每次输入的上屏词可直接参与到智能组词输入中。对于上述区别特征，专利复审委员会认为：首先，在对比文件1中，由于通用二元信息文件与用户二元信息文件是完全融合在一起的，用户二元项及其概率的记录、查找、更新都必须先通过通用二元信息文件再通过用户二元信息文件，因此用户二元信息文件与通用二元信息文件实质上不能拆分。此外，对比文件1的系统是应用于具有有限存储容量的手机的，其中的用户二元信息文件中只为每个二元项设置了2字节的存储位置，而这2字节的存储位置只能用于存储二元项中一个字词的ID（另一个字词的ID存储在通用二元信息文件中），可见，用户二元信息文件中根本没有存储位置能够保存二元项的概率。本领域技术人员在对比文件1的基础上不会想到在用户二元信息文件中去保存所有用户输入过程中输入的所有二元项的概率，因此对比文件1不存在利用上述区别特征对其方案进行改进的动机和启示。同时，目前也没有证据表明上述区别特征属于本领域的公知常识。其次，对比文件10涉及一种智能型数码输入技术（参见对比文件10的论文正文第46、48页），其中提到了把用户二元组的命中次数分别记录在通用二元组表和用户二元组表中。然而，对比文件10中并没有记载命中次数可以表示用户字词对在用户输入时出现的次数，所述命中次数也不能表示用户字词对在用户输入时相邻出现的概率，而且其用户二元组表与对比文件1的用户二元信息文件是类似的，与权利要求1的用户多元库不同，因此不能认为对比文件10公开了“将用户字词对相邻出现的概率保存到用户多元库”的特征，而且从对比文件10中也无法获得相关的技术启示。再者，如前面新颖性部分（C-1）的评述可知，对比文件3也没有公开上述区别特征。将用户字词对及其相邻出现的概率一起保存到用户多元库中对于本领域技术人员来说也并非显而易见，从对比文件3中也无法获得相关的技术启示。综上所述，对比文件1、对比文件10、对比文件3都没有公开上述区别特征，从这些对比文件当中也无法获得相关的技术启示。而且，相对于现有技术而言，权利要求1的技术方案能够使用户多元库和系统多元库相互独立，二者对字词对及其概率的记录、查询、修改都不可以不依赖于对方，而且在用户输入的过程中可以使用户输入的上屏词真正参与到智能组词的过程中，提高了输入法的灵活性。因此，请求人关于权利要求1相对于对比文件1结合公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件10、或者相对于对比文件1结合对比文件10进一步结合公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件3、或者相对于对比文件1结合对比文件3进一步结合公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件10和对比文件3进一步结合公知常识而言不具备创造性的主张不成立，该权利要求1相对于现有技术而言具有突出的实质性特点和显著的进步，符合专利法第22条第3款的规定。权利要求7a．以对比文件1作为最接近的现有技术权利要求7要求保护一种利用权利要求1所述的用户多元库进行智能组词输入的方法，其包括：接收用户输入的编码字符串，并对所述编码字符串进行切分；在用户词库和系统词库中查找与切分后的编码字符串相匹配的字词，并利用用户多元库和系统多元库进行组词；计算每种组词结果的概率，并将概率值符合预置条件的组词结果作为候选项输出。对比文件1公开了一种基于统计语言模型的手机中文输入系统的研究与实现技术，涉及将智能输入技术引入到手机平台上，并在手机平台上实现以二元概率为基础的整句预测输出，特别是建立了一种基于统计的动态自学习语言模型来预测用户当前可能要输入的内容。其中具体公开了以下技术内容（参见对比文件1的论文正文第3-4、9-14、19、28-30、40页）：①首先根据二元语法模型从原始语料中得到一个通用二元数据文件，利用文件中保存的各个字词之间的相关度来预测输出。本文利用用户输入的历史数据对输入法进行训练，在用户使用输入法的过程中，不断地根据用户输入来调整字词之间的相关度，这包括对通用二元信息文件中原有二元项的修改，以及对用户二元信息文件中新的二元项的添加，删除与更新等操作，从而达到逐步适应用户的输入习惯的目的（参见对比文件1的论文正文第3-4页第1.2.2节“建立动态自学习语言模型”）。②在智能输入法中经常需要根据当前甚至以往输出的词来预测下一个词，这种预测可以用条件概率p表示。这种根据前n－1个已经出现的词来预测第n个词的模型称为n元语法模型。可以从大规模语料进行统计，用这n项字词连续出现的次数来近似估算它们的概率。由于本文的输入法是针对手机平台而设计的，考虑到设备的存储空间和处理能力，选用了二元语法模型，即n＝2的情况（参见对比文件1的论文正文第9-10页第2.2节“n元语法模型”）。③在获取概率数据的过程中，本文使用了最大似然估计的方法近似估算，但这种方法有一个缺点：再大的语料库，其规模也是有限的，它不可能包含所有事件的出现情况。最大似然估计的方法只统计了在语料中已出现事件的概率，对于语料中未出现事件的概率则都设为0。为了解决这个问题，引入了数据平滑技术，即调整最大似然估计的概率值，使零概率增值，使大概率下调，消除零概率。数据平滑就是重新分配事件的概率——把已出现事件概率的部分值分配给未出现事件（参见对比文件1的论文正文第10-11页第2.2.2节“数据平滑处理”）。④通过对大量文本进行统计，并使用数据平滑技术可以得到一个优秀的通用语言模型。为了使语言模型更加人性化，需要建立一种能够根据用户输入的历史信息数据来统计该用户输入习惯的语言模型。利用用户输入的历史数据，对数据文件中的二元项进行修改，对于那些原本不存在的二元信息，则将其保存到一个用户二元信息文件中。在对用户历史数据的学习过程中，语言模型的任务包括对通用二元信息文件的修改以及用户二元信息文件中的二元项的添加、删除与更新。在初始状态，通用二元信息文件从对口语语料进行统计获得，而用户二元信息文件则是一个空文件。在使用过程中，输入法根据通用二元信息文件和用户二元信息文件中的数据对用户输入的编码进行预测输出，用户的最终选择将被反馈到数据文件中，包括对通用二元信息文件中数据的修改，用户二元信息文件中二元项的添加、删除与更新（参见对比文件1的论文正文第13-14页第2.3.1节“自学习模型的结构”）。⑤本文采用了对编码进行逆向比较的方法：遍历所有可能的候选字词，将候选字词的编码与输入码比较，如果两者相同，则表明该候选字词为输入码的候选项，并保存该候选字词的ID。在遍历了所有可能的候选字词后，就获得了该输入码对应的所有候选字词（相当于在系统词库中查找与切分后的编码串相匹配的字词）（参见对比文件1的论文正文第19页第10-12行）。对于一个确定的编码切分，将各个切分项对应的候选字词进行组合，可知每个组合对应一个预测输出。通过计算并比较各个预测输出的概率，即可获得在该切分下的最优预测输出（参见对比文件1的论文正文第30页第19-21行）。⑥为了使输入法更好地适应用户习惯，需要在用户使用输入法的过程中对二元信息不断进行调整：对于原来就存在的二元项，只要修改相关二元项的值即可，但对原来不存在的二元项，则需要进行创建。用户二元信息文件最初大小为0字节，在输入法的使用过程中将被逐渐加入新数据（参见对比文件1的论文正文第28页第12-13行）。用户二元信息文件的设计如下：文件有若干连续存放的定长数据块组成……每个数据块由6个2字节的二元项以及一个指向下一数据块地址的4字节指针组成，共16字节（参见对比文件1的论文正文第28页第3-5段）。当有新的二元项要添加时，首先查找i的数据块，根据查找结果：1）如未能找到，则为i在文件中新建一个数据块并添加二元项，然后对通用二元信息文件中i行的用户指针进行设置，使其指向本数据块；3）如找到了数据块且数据块未满，则在数据块中添加这个二元项；在查找二元项时，首先从通用二元信息文件中获得i在用户文件中的第一个数据块，对该数据块进行查找，若在当前数据块未能找到，则根据指针到下个数据块进行查找，直到查找成功。对于新添加的二元项，设其初始概率P0，根据使用的频率进行方大或缩小，当概率小于阈值Ps时，则将其淘汰（参见对比文件1的论文正文第28-29页第3.4.2节“用户二元信息文件结构的设计与查找”）。⑦客户端的主要功能是接收用户输入，根据输入码获取候选字词供用户选择，并将用户最终选择的文本发送到目标窗口中（参见对比文件1的论文正文第40页第4.3节“客户端的设计”）。将权利要求7所要求保护的技术方案与对比文件1相比，区别特征在于：（1）利用权利要求1所述的用户多元库进行智能组词输入；（2）在用户词库和系统词库中查找与切分后的编码字符串相匹配的字词，并利用用户多元库和系统多元库进行组词，以及计算每种组词结果的概率，并将概率值符合与预置条件的组词结果作为候选项输出。基于上述区别特征，可以确定权利要求7实际要解决的技术问题是：在用户进行输入过程中如何让用户词直接参与智能组词从而提高首选项的命中率。对于上述区别特征，专利复审委员会认为：首先，由于权利要求7的整体技术方案的实施的基础是利用权利要求1所建立的用户多元库，而如前面对权利要求1的创造性评述又可知，对比文件1并未公开本专利权利要求1的用户多元库的相关技术内容，且其用户二元信息文件又不同于权利要求1的用户多元库。所以造成对比文件1也无法公开该权利要求7中涉及用户多元库的相关特征。同时，也没有证据证明上述区别特征作为一个整体属于公知常识。其次，对比文件6涉及一种输入法，其中公开了将输入法词库划分为系统词库和细胞词集（相当于用户词库）两部分（参见对比文件6的说明书第8页第6段）。然而，该对比文件6所公开的仅是系统词库和用户词库这样两个用户记录字词的词库，并没有公开任何有关多元库、字词对的技术内容。可见，对比文件6没有公开一个独立于系统多元库的用户多元库，更没有公开利用多元库记录的用户字词对及其相邻出现的概率进行组词、计算组词结果的概率等内容。因此，对比文件6没有披露上述区别特征，也不存在相关的技术启示。再者，对比文件10涉及一种智能型数码输入技术，如前面的分析所述，对比文件10的用户二元组表与对比文件1的用户二元信息文件是类似的，与权利要求1的用户多元库不同，并且对比文件10的用户二元组与通用二元组是完全融合在一起的，用户二元组的查找必须也要借助于通用二元组表，因此不能认为对比文件10公开了有关用户多元库的特征，而且从对比文件10中也无法获得相关的技术启示。最后，如前面对权利要求1的创造性评述又可知，对比文件3也没有公开有关用户多元库的技术内容。综上所述，对比文件1、对比文件3、对比文件6、对比文件10都没有公开上述区别特征，从这些对比文件当中也无法获得相关的技术启示。而且，相对于现有技术而言，权利要求7的技术方案能够利用与系统多元库相互独立的用户多元库来实现使用户输入的上屏词真正参与到智能组词的过程中，提高了输入法的灵活性。因此，请求人关于权利要求7相对于对比文件1结合公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件6、或者相对于对比文件1结合对比文件6以及公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件10、或者相对于对比文件1结合对比文件10以及公知常识、或者相对于对比文件1结合对比文件3以及公知常识而言不具备创造性的主张不成立，该权利要求7相对于现有技术而言具有突出的实质性特点和显著的进步，符合专利法第22条第3款的规定。权利要求22是与权利要求7相对应撰写的产品权利要求。基于同评述权利要求7相同的理由，请求人关于权利要求22不具有创造性的各项主张也不成立，该权利要求22符合专利法第22条第3款的规定。上述事实，有被诉决定、本专利的授权公告文本及当事人的陈述等证据在案佐证。本院认为，根据当事人的诉辩主张，本案的争议焦点为被诉决定中对于本专利权利要求1、7、22具有创造性的认定是否正确。一、对于本专利权利要求1创造性的认定（一）对比文件1是否公开了被诉决定认定的本专利权利要求1与对比文件1的区别特征1对比文件1第2.1节明确记载了“本文将以纵横输入码为例，在手机平台上设计一个数字编码的智能中文输入法”。其中第2.1.2节记载了对纵横输入码的编码规则进行改进，即“本系统采用了定长码L=3的改进方式，即单字编码取原来纵横编码的前3码，不足3码时用键盘上的*键补全”。由此可见，对比文件1使用的具体输入法并不是拼音输入法，而是一种改进后的纵横输入法。对于这种纵横输入法，对比文件1第2.1.2节最后两段记载了“本文在改进后的纵横码规则中的词编码设为各个单字的编码连接，……：每3个编码对应一个单字，只需进行等长切分即可。如用户输入258663544590,输入码被自动切分成258|663|544|590”。基于上述记载及本领域技术人员对纵横输入法的了解，对比文件1输入法的词编码只是多个汉字单字的编码连接，其输入的数字串被切分为多个单字编码（例如258、663、554和590），用户再针对每个单字编码选择正确的汉字。在上述输入法下，用户选择的是单个汉字，并不涉及对上屏词的选择。并且，关于对比文件1图2.1中针对“预测输出”的用户选择，通过对比文件1第5.1.1节的具体例子可以看出，对比文件1输入法可以基于用户输入的编码串来预测输出（例如“我现在回”），用户最多只能选择是否接受该预测输出，并不存在可选择的其他词语，如果用户不接受预测输出，就只能回到单字输入。对比文件1第5.2.3节还记载了“当预测输出与实际输出不匹配，输入法根据用户的最终选择进行反馈，……，即将模拟获得的预测输出与实际输出比较，如果不相同，则根据实际输出句子中的字词项对二元数据进行调整”，由此可见，对比文件1记录的是用户最终选择的实际输出的句子，其有可能是对实际输出的句子经过分析后，确定其中的相邻字词对。也就是说，对比文件1图2.1中的用户历史数据有可能是用户选择的实际输出的句子，针对用户历史数据进行分析后，得到相应的用户字词对。因此，基于对比文件1所记载的内容，并不能直接且毫无疑义地确定其在用户输入过程中，具有对上屏词的选择操作，以及根据用户输入的上屏方式获取具有相邻关系的用户字词对。因此，对比文件1并未公开该区别特征1，被诉决定认定正确。（二）对比文件1是否公开了被诉决定认定的权利要求1与对比文件1的区别特征2对比文件1第24页最后一行虽然记载了“统计语料中各个候选字词对的出现次数，本文获得字词库的所有二元信息”。但对比文件1的第25页最后一段进一步记载了“虽然通过上述方法来精简二元数据空间最终会导致输入法准确度的降低，……动态自学习模型的存在也可以在一定程度上弥补这一不足”，对比文件1第26页第2段还记载了“二元信息文件分为通用二元信息文件和用户二元信息文件，分别存放从语料中获取的初始二元信息和用户使用过程中产生的二元信息”。由此可见，上述“统计语料中各个候选字词对的出现次数”，其是用于建立通用二元信息文件，而并不涉及对比文件1的动态自学习模型，也不是用于建立用户二元信息文件。也就是说，其与权利要求1建立用户多元库的过程无关。对于对比文件1第2.2节的相关内容和公式中记载的Good-Turing估计（源于对比文件1的参考文献4）、Katz平滑算法（源于对比文件1的参考文献3）、Church-Gale平滑算法（源于对比文件1的参考文献2）实际上只是介绍对比文件1的背景技术，也就是三种现有的数据平滑算法。对比文件1只是将现有的数据平滑算法应用于其中文输入系统中。具体说，对比文件1所完成的工作可以参见对比文件1第1.2节“本文的工作”，其包括“建立动态自学习语言模型”，即“首先根据二元语法模型从原始语料中得到一个通用二元数据文件，……，利用用户输入的历史数据对输入法进行训练，……，包括对通用二元信息文件中原有二元项的修改，以及对用户二元信息文件中新二元项的添加，删除与更新等操作”。并且，对比文件1第2.3.1节记载了“自学习模型的结构”，该节第1段记载了“通过对大量文本进行统计，并使用数据平滑技术可以得到一个优秀的通用语言模型。然而由于不同用户的输入习惯存在着较大的差异，为了使语言模型更加人性化，需要建立一种能够根据用户输入的历史信息数据来统计该用户输入习惯的语言模型”。由此可见，对比文件1使用数据平滑算法只是用于建立通用语言模型（即通用二元信息文件），而并不是用于建立用户二元信息文件。这些数据平滑算法中涉及的二元模型概率也是对通用二元信息文件进行数据平滑处理后的条件概率，与权利要求1中概率的含义并不相同。（三）对比文件1是否公开了被诉决定认定的权利要求1与对比文件1的区别特征3区别特征3限定的是“将所述用户字词对及其相邻出现的概率保存到所述用户多元库”。对比文件1中的用户二元信息文件不同于本专利权利要求1中的用户多元库。本专利权利要求1保护的是一种建立用户多元库的方法。该方法所建立的用户多元库包括依据该方法所确定的“用户字词对及其相邻出现的概率”。权利要求1的方法的第一个步骤是“在用户输入过程中，……获取具有相邻关系的用户字词对”。该步骤并没有对获取的用户字词对进行任何条件限制，因此，用户输入的具有相邻关系的用户字词对应当都被该步骤所获取。换言之，权利要求1的第一个步骤实际上就获取了用户输入的所有字词对，那么其最后一个步骤用户多元库所保存的用户字词对也就是用户输入的所有字词对。对比文件1的用户二元信息文件仅保存了用户新输入的通用二元信息文件中不存在的二元项，并未保存用户输入的通用二元信息文件中原有的二元项。因此，权利要求1的用户多元库与对比文件1的用户二元信息文件在保存的用户字词对的范围上是不同的。被诉决定认定对比文件1中的用户二元信息文件不同于本专利权利要求1中的用户多元库并无不当。原告另主张可以将对比文件1的用户二元信息文件和通用二元信息文件的一部分视为一个库，其等同于权利要求1的用户多元库之解释有悖于本领域技术人员的通常理解，本院不予采信。此外，对比文件1用户二元信息文件所保存的用户字词对与权利要求1的所述用户字词对的范围不同；对比文件1所计算的二元模型的概率与权利要求1的概率也不相同。因此对比文件1也就没有公开该区别特征3。（四）对比文件10的用户二元组表是否相当于权利要求1的用户多元库对比文件10第4.5.2节第1段记载了：“可以把用户模型中需要存储的数据可以分为两类：……二、用户输入的新二元组（形成用户二元组表），和所有二元组的命中次数”。该节最后一段进一步记载了“这样就把二元组本身的命中次数分别记录在通用二元组表和用户二元组表中”。由此可见，该用户二元组表存储的是用户输入的新二元组，而对于所有二元组表的命中次数，是将其分开存储到通用二元组表和用户二元组表中。也就是说，该用户二元组表存储的是通用二元组表没有的新二元组及其相应的命中次数。对比文件10第41页最后一段记载的是“同时记录用户输入过程中出现的二元组的次数，包括通用模型中已经记录的二元组和没有记录的二元组”。这句话的含义应当指的是记录用户输入的所有二元组的命中次数，包括记录通用模型中二元组的命中次数，也包括记录通用模型中没有的新二元组的命中次数，这与上述第4.5.2节所记载的内容相一致。但是这并不能说明用户二元组表包括所有二元组，其具体的存储方式应当还是上述第4.5.2节的存储方式。因此，对比文件10的用户二元组表实际上与对比文件1类似，存储的都是用户输入的新二元组，并不能等同于权利要求1的用户多元库。（五）对比文件10是否公开了权利要求1与对比文件1的区别特征2对比文件10第41页最后一段记载了“记录用户输入过程中出现的二元组的次数，包括通用模型中已经记录的二元组和没有记录的二元组”。基于这一记载，可以认为对比文件10记录了用户在输入过程中出现的所有二元组的次数，因此对比文件2公开了该区别特征2的前半部分“记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数”。但是，与对比文件1类似，对比文件10对概率的计算仍然是基于Good-Turing估计、Katz平滑算法和、Church-Gale平滑算法，如前所述，通过数据平滑算法得到的条件概率并不等同于权利要求1的概率。因此，即使对比文件10公开了“记录所述用户字词对在所述用户输入时出现的总次数”，但是对比文件2并没有公开“统计所述用户字词对在所有用户输入时相邻出现的概率”，更加没有公开在记录该总次数的基础上，来统计所述概率。因此，就区别特征2整体而言，对比文件10并没有公开该区别特征2。本专利权利要求7引用了权利要求1，在本专利权利要求1具有创造性的情况下，权利要求7也具有创造性。二、对于本专利权利要求22创造性的认定本专利权利要求22是独立权利要求，其保护的是一种输入法系统，其特征在于包括“用户多元库，用于保存具有相邻关系的用户字词对，所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词”。权利要求22的用户多元库并没有限定是利用权利要求1的方法所建立的用户多元库，而是基于权利要求22的上述特征所限定的用户多元库。由于权利要求22与权利要求1均为独立权利要求，相互之间并没有引用关系。因此，将权利要求22记载的内容与权利要求1认为属于同一个体系的技术方案并无依据。并且，从权利要求22限定的内容看，其包括有“所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词”，权利要求1中限定了该特征。如果将权利要求22的用户多元库解释为按照权利要求1限定的方法所建立的用户多元库，那么，权利要求22中再次限定“所述用户字词对包括至少两个相邻的用户字词”则没有意义。权利要求22的用户多元库的含义与权利要求7的用户多元库的含义并不相同。因此，权利要求22不是与权利要求7相对应的产品权利要求,被诉决定关于权利要求22的认定有误。被诉决定在评述权利要求7相对于对比文件1是否具有创造性时，依据的仅仅是对比文件1没有公开权利要求1的用户多元库。由于权利要求22的用户多元库并不是权利要求1的用户多元库，因此，不能基于评述权利要求7的理由来判断权利要求22的创造性。由于被诉决定是将权利要求22错误地理解为是权利要求7对应的产品权利要求，进而通过认定权利要求7具有创造性而做出权利要求22有创造性的结论。因此，应当重新作出认定。综上，被诉决定关于本专利权利要求22的创造性认定错误，应予撤销。根据《中华人民共和国行政诉讼法》第七十条第（一）项的规定，本院判决如下：一、撤销原国家知识产权局专利复审委员会作出的第30349号无效宣告请求审查决定；二、国家知识产权局针对北京百度网讯科技有限公司就第200810113984.9号、名称为“一种用户词参与智能组词输入的方法及一种输入法系统”的发明专利提出的无效宣告请求重新作出审查决定。案件受理费一百元，由被告国家知识产权局负担（于本判决生效之日起七日内交纳）。如不服本判决，各方当事人可于本判决送达之日起十五日内，向本院提交上诉状及其副本，并交纳上诉案件受理费一百元，上诉于中华人民共和国最高人民法院。审 判 长  张晓霞审 判 员  李志峰人民陪审员  李永刚二〇一九年十二月十八日法官 助理  高瞳辉技术调查官庄湧书记员刘晓婉