北京知识产权法院行 政 判 决 书（2016）京73行初7058号原告：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1号院9号楼搜狐网络大厦9层01房间。法定代表人：洪涛，董事长。（未到庭）委托诉讼代理人：魏宇明，北京市君合律师事务所律师。(到庭)委托诉讼代理人：王昭林，北京市君合律师事务所律师。(到庭)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6号。法定代表人：申长雨，局长。(未到庭)委托诉讼代理人：牛晓丽，国家知识产权局审查员。(到庭)委托诉讼代理人：袁丽颖，国家知识产权局审查员。(到庭)第三人：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10号百度大厦2层。法定代表人：梁志祥，副总裁。(未到庭)委托诉讼代理人：李辉，男，1974年12月15日出生，北京市金杜律师事务所专利代理人，住陕西省三原县。(到庭)委托诉讼代理人：陈颖，北京市金杜律师事务所律师。（到庭）案由：发明专利权无效行政纠纷。被诉决定：第30352号无效宣告请求审查决定。被诉决定作出时间：2016年10月25日。本院受理时间：2016年12月30日。开庭审理时间：2019年5月8日。被诉决定系国家知识产权局原专利复审委员会（简称原专利复审委员会）针对第三人就原告拥有的专利号为200710079267.4的发明专利（简称本专利）所提无效宣告请求而作出的，该决定认定：本专利权利要求1-28均不具备创造性，故宣告本专利权全部无效。原告诉称：一、被诉决定事实认定错误。（一）本专利与证据1的技术方案、技术手段和解决的技术问题都不同。1.本专利的综述。本专利的发明目的是为了解决自然语言处理技术中输入法系统“基于固定语料库进行分析和编辑，技术实现过程复杂且繁琐；并且所述固定语料库也不能进行任意更新，导致用户体验差”、“使用门槛较高，浪费用户的系统资源”、“首选词命中率不高”等问题。由权利要求1可知，“预置的互联网语料库”、“组合信息”、“多元表”是实现本专利智能输入的关键技术特征。正是通过对“预置的互联网语料库”、“组合信息”、“多元表”等技术特征进行的创造性设计，才使得本专利的技术方案能够解决上述技术问题，实现“有效提高了用户的输入效率”的目的。本专利还指出了其技术特点在于，用预置的互联网语料库“保证组合信息的准确性、代表性、全面性”，从而提高“首选词命中率”；特别设计生成的多元表“技术实现简单”，且“有助于节约资源和提高效率”，能达到“准确反映人们在语言使用上的趋势”、“技术实现简单、无特殊保密算法”、“节约资源”的效果。2.证据1的综述。证据1的设计目的是为了解决一般搭配抽取方案“没有考虑多词语搭配的抽取、语法搭配的抽取和搭配间语义关系的抽取”等问题。其中，建立搭配知识库的方法为：（1）基于《人民日报》标注语料库1998年1月份语料（RMCorpus9801）建立词语基本频度表，两/三词语候选搭配对的抽取，根据改进的搭配强度、离散度和尖峰值等几个统计模型和语法语义知识对两/三词语候选搭配对的筛选，建立两/三词语搭配知识库；（2）通过建立一些抽象的语法搭配规则模板进行具体语法搭配实例的自动抽取，组成语法搭配知识库；（3）根据《同义词词林》对两词语搭配知识库中的搭配实例进行语义标注和统计，创建语义搭配知识库。由此可知，“《人民日报》标注语料库”、“搭配知识库”是证据1实现智能输入的关键技术特征。证据1也指出了其技术特点在于，“通过利用汉语的一些语法、语义知识来提高输入的准确性和流畅性”。证据1的技术方案是一种应用自然语言处理技术的输入法，这种应用自然语言处理(NLP)技术的输入法正是本专利所提到的第二种现有技术，本专利的技术方案是为克服证据1的缺陷而设计。3.通过对比，本专利和证据1在解决的技术问题、技术方案特点、关键技术特征和技术效果等方面均存在巨大差异。（二）本专利权利要求1的区别技术特征认定错误。1.权利要求1中的“预置的互联网语料库”特征未被证据1公开。证据1没有使用“预置的互联网语料库”，使用的是《人民日报》标注语料库1998年1月份语料（RMCorpus9801）。2.权利要求1中的“组合信息”特征未被证据1公开。被诉决定认为，证据1公开了“两词语搭配表和三词语搭配表”，“并且该表中针对关键词存储的组合信息包括至少两个基础字词的相邻同现的组合信息，其相当于本专利权利要求1的获取至少两个基础字词相邻同现的组合信息，所述组合信息包括所述至少两个基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率”。原告认为上述认定错误，二者在词语来源、获得方式、搭配方式、信息类型和作用效果等方面存在巨大差异。证据1选择的是经过人工加工，具有更多地语言学特征信息的“熟语料”资源库，然后在此基础上，通过复杂的统计模型和语法语义的筛选后才得到关键词+搭配词的词语搭配，词语搭配的信息类型相当繁复芜杂。而本专利权利要求1的“组合信息”则完全不同。首先，相对于证据1，基础字词来源的词库没有任何限制，可以是不需要人工加工、不含有语言学特征信息的“生语料”资源库。其次，权利要求1“组合信息”在获取方式方面与证据1不同。权利要求1的“组合信息”只是通过相邻两个或多个基础字词的简单统计得到，而证据1中的“关键词+搭配词的多种信息”需要经过复杂统计模型和语法语义知识筛选后得到。再次，“组合信息”在搭配方式和信息类型方面与证据1也不同。权利要求1的“组合信息”搭配方式唯一，仅为相邻两个或多个基础字词，不像证据1必须包括关键词与左远距离搭配词、或关键词与右近距离搭配词等不相邻词语之间的信息。“组合信息”的信息类型也很简单，例如相邻搭配关系、相邻同现频率等，不像证据1中既需要包括左远距离、右远距离等不相邻词语搭配类型，还需要包括词性等用于语法语义分析的信息类型。两者作用效果的差异也显而易见。3.权利要求1中的“多元表”特征未被证据1公开。被诉决定认为，“证据1的两词语搭配库的两词语搭配库表相当于权利要求1中的多元表”。原告认为上述认定错误，“词语搭配表”与“多元表”不相同，二者在智能组词实现途径、构建过程、构成要素和技术效果等诸多方面存在差异。证据1“词语搭配表”的构建过程利用了改进的搭配强度、离散度和尖峰值等多个统计模型，还使用语法语义人工筛选，采用了自然语言处理方法，算法和程序相当复杂。证据1“词语搭配表”的构成要素也非常繁杂。本专利权利要求1中的“多元表”的构建过程简单，根据上述“组合信息”生成，既无需涉及诸如改进的搭配强度、离散度和尖峰值之类的复杂统计模型，也无需进行语法语义分析，包括相邻基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率即可。此外，证据1并不是仅靠“词语搭配表”就实现智能输入，而本专利则是依靠“多元表”实现了智能组词输入。由于本专利的“多元表”并不涉及汉语的一些语法、语义，仅仅通过统计获得，有着结构简单，数据分析量大大减少的优势。4.权利要求1的区别特征也未被证据14公开。首先，被诉决定对于权利要求1与证据1的区别特征认定有误，其次，即使是区别特征（1）预置的互联网语料库，证据14公开的特征也与之有别。权利要求1中的“预置的互联网语料库”保存的是原始的网络页面信息，而证据14中“语料库维护模块”中的“语料库”保存的并不是原始的网络页面信息，而是海量信息搜索过程中的中间产品——“训练文档”。此外，被诉决定还认为证据14语料库的作用是“可以作为输入法的语料库，其公开的语料库也解决了现有固定语料库规模较小，内容固定，更新慢，其得来的字词频率不符合互联网使用的活跃性的技术问题”。这种判断主观臆断过强，证据14通篇都没有类似记载，也无法直接推知。实际上，“语料库维护模块”中的“语料库”在证据14所起的作用与“预置的互联网语料库”在本专利所起的作用完全不同。还需强调的是，证据14的分词和分类仍使用的是本专利所摒弃的自然语言处理技术实现的。（三）本专利权利要求2的区别技术特征认定错误。权利要求2中的“同现概率”特征未被证据1公开。首先，Pj（w，wi）中j的取值范围是j=-n，-（n-1），…-2，-1，1，2，…，m，…，（n-1），n，不包括j=0的情况。然而，J是表示相距j个词，当j=0时，（w，wi）才表示相邻两个词。由此可知，证据1并没有公开相邻2个词的同现概率这一特征。其次，证据1虽然公开了Pj（w，wi）是词w和wi的同现概率，但并没有公开Pj（w，wi）是由所述候选字词的相邻同现频率和输入法系统的词库中已有字词的词频计算得到。上述事实认定错误同样出现在被诉决定针对本专利的权利要求13的评述中。（四）本专利权利要求3的区别技术特征认定错误。权利要求3中的“根据所述候选字词的同现概率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”特征未被证据1公开。根据（三）的分析可知，证据1未公开“同现概率”。同时，被诉决定也未指出“权重值”在证据1何处公开了或者给予了启示，即能够“根据所述候选字词的同现概率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”。此外，被诉决定还存在事实认定前后矛盾：在针对权利要求2的评述时认为“证据1的Pj（w，wi）表示wi在与w相距j个词的位置上与w同现的概率与本专利的同现概率对应”，在针对权利要求3的评述时又认为“证据1给出了技术启示，本领域人员可以根据本领域常用技术手段计算同现概率”。同现概率到底是证据1公开的，还是根据本领域常用技术手段计算，不得而知。上述事实认定错误同样出现在被诉决定针对本专利的权利要求14的评述中。（五）本专利权利要求4的区别技术特征认定错误。权利要求4中的“连接强度值”、“根据所述候选字词的连接强度值以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”特征未被证据1公开。首先，P（w）P（wi）分别是w和wi在语料库中单独出现的概率，而不是相邻同现频率或词频，频率和概率是两个不同的概念，统计方式完全不同。其次，如（三）所述，Pj（w，wi）也未被证据1公开。再次，被诉决定并未指出“权重值”在证据1何处公开了或者给予了启示，即能够“根据所述候选字词的连接强度值以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”。上述事实认定错误同样出现在被诉决定针对本专利的权利要求15的评述中。（六）本专利权利要求6的区别技术特征认定错误。权利要求6中的“在生成多元表之前，还包括：如果一组合信息中的相邻同现频率低于一定阈值，则去除该组合信息；如果一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成，则去除该组合信息；如果一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖的，则去除该组合信息”特征未被证据1公开。原告认为，权利要求6的技术特征“如果一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成，则去除该组合信息”和“如果一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖的，则去除该组合信息”是体现本专利核心构思的技术方案，并无任何证据证明以上两项技术特征属于本领域常用技术手段。上述事实认定错误同样出现在被诉决定针对本专利的权利要求23、28的评述中。二、被诉决定法律适用错误。被告对“三步法”的适用有误，导致对本专利创造性的判断错误。综上所述，本专利的权利要求具有创造性，依法应当予以维持。被诉决定事实认定不清，法律适用错误。请求法院撤销被诉决定，并判令被告重新做出决定。被告辩称：被诉决定认定事实清楚，适用法律正确，作出程序合法，请求法院驳回原告的诉讼请求。第三人述称：同意被诉决定意见，请求法院驳回原告的诉讼请求。本院经审理查明：一、本专利（一）专利权人：原告（二）发明创造名称：一种智能组词输入的方法和一种输入法系统及其更新方法（三）专利号：200710079267.4（四）申请日：2007年02月13日（五）授权公告日：2009年02月04日（六）本专利授权公告的权利要求：1.一种智能组词输入的方法，其特征在于，包括：从预置的互联网语料库中，获取至少两个基础字词相邻同现的组合信息，所述组合信息包括所述至少两个基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率；根据所述组合信息生成多元表；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；根据所述切分后的编码字符串在所述多元表中获取对应的组合信息，并提取所述组合信息中相应搭配关系的对应字词为候选字词。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述候选字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算同现概率，以及，根据所述同现概率进行排序，并将排序结果作为候选项输出。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元表存储有同现概率，所述同现概率为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算获得，所述的方法还包括：根据所述候选字词的同现概率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值，以及，根据所述权重值进行排序，并将排序结果作为候选项输出。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多元表存储有连接强度值，所述连接强度值为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率和同现概率计算获得，所述同现概率为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算获得，所述的方法还包括：根据所述候选字词的连接强度值以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值，以及，根据所述权重值进行排序，并将排序结果作为候选项输出。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：从已有的输入法系统词库中选取符合预置条件的基础字词。6.如上述任一项权利要求所述的方法，其特征在于，在生成多元表之前，还包括：如果一组合信息中的相邻同现频率低于一定阈值，则去除该组合信息；如果一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成，则去除该组合信息；如果一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖的，则去除该组合信息。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下步骤预置所述互联网语料库：通过网络爬虫技术获取互联网的网页；选取符合预置条件的网页信息，并保存形成互联网语料库。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述互联网语料库为互联网博客语料库、互联网新闻语料库和/或互联网论坛语料库。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收用户输入的编码字符串之前还包括步骤：将所述多元表加载至存储设备中。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：对所述编码字符串的切分方法进行优化。11.如权利要求1或10所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户新增的编码字符串在所述多元表中获取对应的组合信息。12.一种输入法系统，包括输入接口单元和显示单元，其特征在于，所述输入法系统还包括：多元表：所述多元表由至少两个基础字词相邻同现的组合信息生成；所述组合信息从预置的互联网语料库中获取，包括所述至少两个基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率；切分单元：用于对用户输入的编码字符串进行切分；提取单元：用于根据所述切分后的编码字符串在所述多元表中获取对应的组合信息，并提取所述组合信息中相应搭配关系的对应字词为候选字词。13.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述输入法系统还包括：第一输出单元：用于根据所述候选字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算同现概率，以及，根据所述同现概率进行排序，并将排序结果作为候选项输出。14.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述多元表存储有同现概率，所述同现概率为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算获得，所述输入法系统还包括：第二输出单元：用于根据所述候选字词的同现概率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值，以及，根据所述权重值进行排序，并将排序结果作为候选项输出。15.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述多元表存储有连接强度值，所述连接强度值为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率和同现概率计算获得，所述同现概率为根据所述至少两个基础字词的相邻同现频率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算获得，所述输入法系统还包括：第三输出单元：用于根据所述候选字词的连接强度值以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值，以及，根据所述权重值进行排序，并将排序结果作为候选项输出。16.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述互联网语料库为互联网博客语料库、互联网新闻语料库和/或互联网论坛语料库。17.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述输入法系统还包括：加载单元：用于将所述多元表加载至存储设备中。18.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述输入法系统还包括：切分优化单元：用于对所述编码字符串的切分方法进行优化。19.如权利要求12或18所述的系统，其特征在于，所述输入法系统还包括：新增获取单元：用于根据用户新增的编码字符串在所述多元表中获取对应的组合信息。20.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述输入法系统的输入接口单元、显示单元以及多元表位于同一计算设备中；或者，所述输入法系统的输入接口单元、显示单元位于第一计算设备中，多元表位于第二计算设备中，所述输入法系统根据用户输入的信息，从位于第二计算设备的多元表中获取相应的组合信息，在第一计算设备显示相应字词。21.一种生成多元表的装置，其特征在于，包括：获取模块：用于从预置的互联网语料库中，获取至少两个基础字词相邻同现的组合信息，所述组合信息包括所述至少两个基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率；生成模块：用于根据所述组合信息生成多元表。22.如权利要求21所述的装置，其特征在于，还包括：选取模块：用于从已有的输入法系统词库中选取符合预置条件的基础字词。23.如权利要求21或22所述的装置，其特征在于，还包括：第一去除模块：用于当一组合信息中的相邻同现频率低于一定阈值时去除该组合信息；和/或，第二去除模块：用于当一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成时去除该组合信息；和/或，第三去除模块：用于当一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖时去除该组合信息。24.如权利要求21或22所述的装置，其特征在于，还包括：网页获取模块：用于通过网络爬虫技术获取互联网的网页；语料库生成模块：用于选取符合预置条件的网页信息，并保存形成互联网语料库。25.如权利要求24所述的装置，其特征在于，所述互联网语料库为互联网博客语料库、互联网新闻语料库和/或互联网论坛语料库。26.一种更新输入法系统的方法，其特征在于，包括：更新互联网语料库；从预置的互联网语料库中，获取至少两个基础字词相邻同现的组合信息，所述组合信息包括所述至少两个基础字词之间的搭配关系和相邻同现频率；根据所述组合信息生成多元表；将所述多元表发送至输入法系统。27.如权利要求26所述的方法，其特征在于，还包括：从已有的输入法系统词库中选取符合预置条件的基础字词。28.如权利要求26或27所述的方法，其特征在于，在生成多元表之前，还包括：如果一组合信息中的相邻同现频率低于一定阈值，则去除该组合信息；如果一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成，则去除该组合信息；如果一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖的，则去除该组合信息。二、对比文件证据1：（2016）京方圆内经证第00481号公证书的复印件，其记录了第三人在公证员的监督下使用公证处的计算机输入网址http：//www.cmfd.cnki.net，进入该网址页面后在中国优秀硕士学位论文全文数据库中下载了名称为《汉字语法语义智能输入法搭配库设计与实现》的河南大学研究生硕士学位论文，电子版权页显示该论文收录于中国优秀博硕士论文全文数据库（硕士）信息科技辑（月刊），2006年11期，2006年10月16日-11月15日出版。证据1公开了一种汉字语法语义智能输入法，具体公开了以下技术特征：设计的汉字输入法目标是为了让它能够达到较高的智能性，包括智能调整候选字词顺序、字词预测、自学习、自动调整频率等功能（参见证据1的论文正文第4-5页），汉字语法语义智能输入法的体系结构显示了输入法从开始按键到最终汉字上屏的处理过程，设计的系统结构将输入法处理过程分为几个阶段：初始化、输入法设置、按键处理、编码操作、候选字词集生成、候选列表生成、窗口操作、词频调整、用户词表管理、切分不完整句子等。系统中涉及到的数据表和知识库有：输入法按键表、输入法码表、词语搭配知识库、语法语义搭配知识库、切分知识库等。输入法按键表用一个数组来记录当前输入法接受的按键。输入法码表是在输入法系统中从输入码到字词转换过程中的参照表。词语搭配知识库、语法语义搭配知识库主要用来影响侯选的产生和列表的排序。切分知识库则是在对已经上屏的输入串做切分处理时使用。输入法系统中各模块功能如下：（1）输入法初始化：在切换到输入法中时，首先要对输入法初始化。初始化时主要的工作包括加载输入法码表、知识库，同时注册窗口类，初始化全局特性、智能特性、功能键等各种参数；（3）键盘按键处理：决定输入法是否需要进一步对键盘（包括软键盘）按键进行处理；（4）编码处理：该模块处理在变量等；（2）输入法设置：提供输入法的参数的设置，包括候选列表显示样式、窗口移动ImeProcessKey中返回True并且是对编码操作的按键；（5）候选字词集生成：利用输入窗口中己经输入的编码，通过对码表文件进行快速的查找，返回编码对应的字或者词；（6）生成候选字词列表：候选字词列表是把在生成的侯选字词集，依靠引入的智能技术将候选字词以列表的形式输出；（7）词频调整：词频调整是对最近输入的字（词）的频率进行调整，该频率的调整影响下次候选列表出现的顺序，也是系统自学习的功能的体现；（8）用户词表管理：主要用于用户对输入法码表中用户自己建立部分的管理；（9）不完整句子切分：主要对这些不完整的句子进行切分标注。候选列表生成GenCandiList模块会基于按键处理模块所处理中，该候选列表生成GenCandiList模块会根据所切分的编码字符串在两词语搭配知识库、三词语搭配知识库中获取对应的组合信息，并生成候选列表，接着画候选窗口PaintCandiUIe（参见证据1的论文正文第5、6页，图1-1）。首先，对RMCorpus9801进行两词语搭配的统计，统计出的候选结果按照一些统计指标和语法语义知识筛选后，得出的结果才为两词语搭配知识库的最终结果。然后依次从两词语搭配库中取出每一个搭配对，把其视为一个关键词语，在《人民日报》语料库中对其进行统计，重复两词语搭配库建立的过程，最终得出三词语搭配知识库（参见证据1的论文正文第48页第2段）。《人民日报》标注语料库1998年1月语料（RMCorpus9801），这个语料库加工的项目有词语切分和词性标注，还有专有名词（人名、地名、团体机构名称等）标注、语素子类标注、动词、形容词的特殊用法标注和短语型标注（参见证据1的论文正文第14页），利用《人民日报》标注语料库，可以从各个角度考察和分析语言事实，统计各种语言单位出现的频率，譬如，词语或词类的分布、搭配和共现。《人民日报》标注语料库中一半的语料（1998年上半年）共1300万字已经通过《人民日报》新闻信息中心公开提供许可使用权。其中一个月的语料（1998年1月）近200万字在互联网上公布，供自由下载（参见证据1的论文正文第15页）。建立词语基本频度表的目的：在对关键词的搭配词统计时，关键词将从该词语基本频度表中取得，然后再在RMCorpus9801中对此关键词进行词语搭配、语法和语义搭配的统计分析，词语基本频度表的建立就是对RMCorpus9801进行基本的词语词频统计，统计结果将存入SQLServer数据库中的基本词频表中（参见证据1的论文正文第23页）。本文词语搭配研究的一个不同点就是在对节点词的搭配词语统计时，把跨距分为了四个区域：节点词的左边近距离范围、节点词的左边远距离范围、节点词的右边近距离范围、节点词的右边远距离范围；每个待统计的节点词语（关键词）都会进行这四部分的统计，这样统计的结果特殊用途是为汉字语法语义智能输入法服务的，有了这样的细化词语搭配知识库，在汉字语法语义智能输入法设计过程中，就可以充分的考虑搭配词语和节点词之间的位置信息。例如：在候选列表生成过程中，候选项的生成过程可以减少搜索空间，从而不仅可以提高输入法的速度，而且可以达到更高的准确率。同时根据语法语义搭配知识库，在设计汉字语法语义智能输入法的时候可以根据语法和语义搭配来消歧。右搭配：词语搭配的组合具有结构性，表现在组合关系上，就是词与词之间位置的相对固定，一个词固定在另一个词的右边，就形成右搭配。左搭配：一个词固定在另一个词的左边，就形成左搭配。两词语搭配库的结构设计：该表主键为KeyWord和CXDM，其中近距离左搭配词、近距离右搭配词、远距离左搭配词语、远距离右搭配词语这四列不仅仅存放该节点词的搭配词语，同时还将统计时该搭配词语的词性记录下来；记录每个搭配词语与关键词同现的次数，按照降序排列（参见证据1的论文正文第16-18、45、46页，表3-1、3-2）。两词语候选搭配对的抽取及统计值准备、筛选及三词语候选搭配对的抽取及统计值准备、筛选（参见证据1第24-27页，表4-2）。候选搭配词语统计算法目的：该候选搭配词语统计算法的目的是选取某个词语的候选搭配词语，该算法的输出结果将存放到搭配辅助统计表中；我们将在下面将根据一些统计模型和语法语义知识对搭配词语辅助统计表中的每一组候选词语搭配对进行进一步的筛选，最终的筛选结果进行处理后才为汉字语法语义智能输入法所需的两词语搭配知识库，存放到SQLServer数据库的两词语搭配知识库中（参见证据1的论文正文第36-38页、图5-2）。两词语搭配库的结构设计（参见证据1的论文正文第17页）：该表主键为KeyWord和CXDM，其中近距离左搭配词、近距离右搭配词、远距离左搭配词语、远距离右搭配词语这四列不仅仅存放该节点词的搭配词语，同时还将统计时该搭配词语的词性记录下来；记录每个搭配词语与关键词同现的次数，按照降序排列。同现概率以及计算（参见证据1的论文正文第20页）：搭配强度：牵涉到的信息论中互信息的概念，邱奇曾用互信息mi来度量任意两个词w和wi之间的关联程度：mi（w，wi）=logP（w，wi）/P（w）P（wi），其中P（w，wi）是指在指定上下文范围内词w和wi的同现概率，P（w）和P（wi）分别是w和wi在语料库中单独出现的概率。这个公式在相当程度上反映了搭配词语的强制性和重复出现的基本性质。借鉴这个信息论中的互信息公式，对它加以改进，得出搭配强度公式：近距离搭配强度：S（w，wi）=log2Σmj=-mP（w，wi）/P（w）P（wi）（公式3-1）；在这两个公式中P（w，wi）表示wi在与w相距j个词的位置上与w同现的概率，j=-n，-（n-1），…-2，-1，1，2，…，m，…，（n-1），n；当wi出现在w的左侧时，j取负值；反之，当wi出现在w的右侧，j取正值。m为本统计中定义的近距离值，n为定义的远距离值；m和n远近距离搭配窗口的取值可以通过实践统计得出。假设已知语料库的总词次为N，若w在与wi相距j个词的位置上与w同现的次数为r（w，wi），w和wi在语料库中单独出现的次数分别为r（w）和r（wi），则用最大似然估计，可分别计算P（w，wi）=r（w，wi）/N，P（w）=r（w）/N*P（wi）=r（wi）/N，把它们带入上面远距离和近距离搭配强度公式可得以下公式：近距离搭配强度公式：S（w，wi）=log2Σmj=-mr（w，wi）/r（w）r（wi）。搭配词语判定算法（参见证据1的论文正文第38页）：搭配否定判断的思想流程：（1）两个词的同现次数太低，数据无统计意义；（2）搭配强度较低又未发现尖峰；（3）搭配强度太低，即使考虑离散度和尖峰也无济于事。证据14：国家图书馆科技查新中心出具的文献复制证明及附件，该附件为发表于《计算机工程与应用》的“海量信息搜索共享服务系统的设计与实现”，封面、版权页、目录页、第164-166页的复印件，公开日期2006年10月01日。其公开了制作互联网语料库的过程（参见证据14第164-166页，图1）：本系统通过网络爬虫技术和中文网页的内容抽取技术与文本分类技术的结合的方法实现网页的下载过程中的自动分类。（1）网络信息抓取模块负责将用户选择的网站或者网页下载下来。主要功能有设置网站的下载深度、下载文件的存放路径、文件过滤和服务器过滤设置。下载下来的网页按照网页的深度按层存放。（2）网页内容抽取模块负责将网络信点抓取模块下载下来的网页抽取成纯文本。（3）语料库维护模块负责管理用于算法学习和特征提取的各个领域的训练文档集，主要功能有文档类的建立、删除和训练文档的添加、删除、浏览和索引。三、其他事实本专利说明书第6页（说明书上标页码，以下均是）最后一段记载：本发明的互联网语料库可以由本领域技术人员任意设置、更新或更换，从而可以获得不同的智能组词版本。第8页第三段记载：本领域技术人员可以根据需要任意预置所述互联网语料库例如，预置所述互联网语料库为互联网博客语料库、互联网新闻语料库或互联网论坛语料库等等。第13页第二段记载：一、预置步骤：步骤201、通过网络爬虫技术获取互联网的网页;例如,通过几十台网络爬虫服务器,按照网站域名列表,实时抓取互联网中近40亿的最新网页,这些互联网网页中可以包括网络新闻,论坛,博客,聊天室等等网络内容。步骤202、选取符合预置条件的网页信息,并保存形成互联网语料库;例如,选择4000万互联网网页,原始语料规模超过1Terabyte的海量网络页面语料库为所述互联网语料库。由于本实施例以公开、实时变化的互联网信息为输出字词的基础,生成的多元表可以准确反映人们在语言使用上的趋势,可以保证组合信息的准确性、代表性和全面性,从而提高用户输入多个字词、词组、短语,短句或长句的首选词命中率,进而有效提高了用户的输入效率。当然,本领域技术人员可以根据需要或者根据经验选择任一种方法来预置所述互联网语料库,对此本发明并不加以限定。并且所述预置互联网语料库的方法也可以为更新互联网语料库的方法,例如,将所述互联网语料库更新为新闻语料库、博客语料库或者论坛语料库等,本发明对此亦不作限制。庭审中，原告明确其关于权利要求2、3、4、6、13、14、15、23、28创造性的意见同起诉状中所载的一致，认可起诉状中未提及的其他权利要求之创造性系建立在权利要求1具备创造性的基础之上。另查，根据中央机构改革部署，原专利复审委员会的相关职责由国家知识产权局统一行使。上述事实，有被诉决定、本专利授权公告文本、对比文件以及当事人陈述等证据在案佐证。本院认为：各方当事人在诉讼中争议的焦点问题在于本专利权利要求1-28是否具备《中华人民共和国专利法》（简称《专利法》）第二十二条第三款规定的创造性。《专利法》第二十二条第三款规定，创造性是指与现有技术相比，该发明具有突出的实质性特点和显著的进步。在判断一项权利要求的创造性时，如果该权利要求的技术方案和最接近的现有技术相比存在区别技术特征，而现有技术中给出了将上述区别技术特征应用到该最接近的现有技术以解决其存在的技术问题的技术启示，则该权利要求的技术方案不具备创造性。一、权利要求1（一）关于区别技术特征原告主张，本专利相对于证据1的区别技术特征还包括：（1）预置的互联网语料库；（2）组合信息；（3）多元表。关于（1）预置的互联网语料库。原告主张“预置的互联网语料库”本身即是区别技术特征，认为“预置的互联网语料库”为不需要人工加工、不含有语言学特征信息的“生语料”，形成过程中只有简单的统计，没有复杂的统计模型，也没有语法语义分析；而“人民日报语料库”为经过人工加工、含有语言学特征信息的“熟语料”。对此本院认为，首先，原告并未在权利要求及说明书中对“预置的互联网语料库”作出明确限定，从现有专利文件中并不能得出其前述意见中所解释的“预置的互联网语料库”概念。相反，从本专利说明书“由于本实施例以公开、实时变化的互联网信息为输出字词的基础,生成的多元表可以准确反映人们在语言使用上的趋势,可以保证组合信息的准确性、代表性和全面性”的记载来看，“预置的互联网语料库”主要特点在于以“公开、实时变化的互联网信息为输出字词的基础”，而该特点已被被诉决定归纳为区别技术特征即“权利要求1的预置的互联网语料库是可以来源于互联网的可以实时更新的语料库，而证据1的语料库是从互联网下载的《人民日报》标注语料库1998年1月语料（RMCorpus9801），其不能实时更新”。其次，从权利要求1及本专利说明书“本发明的互联网语料库可以由本领域技术人员任意设置、更新或更换”、“预置所述互联网语料库为互联网博客语料库、互联网新闻语料库或互联网论坛语料库等等”及预置步骤的记载可知，“预置的互联网语料库”也是经由人工选择预置且具有广泛的选择范围。换言之，本专利权利要求1在词语来源方面并未限定其采用“生语料”还是“熟语料”，被诉决定已将“预置的互联网语料库”所带来的区别即“来源于互联网”及“实时更新”归纳为区别技术特征。关于（2）组合信息。首先，如前所述，本专利权利要求1在词语来源方面并未限定其采用“生语料”还是“熟语料”，被诉决定已将“预置的互联网语料库”所带来的区别即“来源于互联网”及“实时更新”归纳为区别技术特征。其次，权利要求1也并未限定获取组合信息的方式仅为“简单统计”。由查明事实可知，证据1已经公开了统计词频得到词语搭配知识库，进而提高输入法的速度和准确度，而运用语法和语义的目的是“消歧”。由此可见，证据1也包含了简单统计，只是可以在简单统计的基础上做进一步的改进和优化。第三，权利要求1在搭配方式方面并未限定其仅统计两个“紧密相邻”的两个基础字词之间的组合。实际上，权利要求1限定“至少两个基础字词相邻同现的组合信息”，当为三个及以上字词的相邻信息时，其可能包含不紧密相邻的两个字词的搭配关系。退一步讲，即使将权利要求1限定为紧密相邻，证据1中也已经公开了近距离左搭配词、近距离右搭配词及同现次数（即相邻同现及相邻同现频率，参见证据1论文正文第16-18页），统计“节点词右边位置1处”、“节点词左边位置1处”等相邻信息（参见证据1论文正文第24-27页），即证据1公开了统计“紧密相邻”字词的特征，虽然证据1还统计了其他位置信息，但这并不影响其已公开统计相邻信息的事实。第四，权利要求1在信息类型方面未排除其他统计信息，而证据1明确公开了要统计搭配关系和相邻同现频率。最后，在作用效果方面，权利要求1也不能体现出其相对于证据1具有“简单、直接、计算量较小”的特点。据此，“组合信息”并非本专利权利要求1与证据1的区别特征。关于（3）多元表。权利要求1仅记载了“根据所述组合信息生成多元表”，基于上述“组合信息”的论述，“多元表”并不能体现出其在智能组词实现途径、构建过程、构成要素以及作用效果等方面与证据1中“词语搭配表”的区别。据此，“多元表”并非本专利权利要求1与证据1的区别特征。（二）关于创造性如前所述，原告关于被诉决定区别技术特征认定有误的理由不能成立，本院不予采信。将权利要求1与最接近的现有技术即证据1公开内容进行对比可知，权利要求1请求保护的技术方案和证据1公开内容的区别特征为：权利要求1的预置的互联网语料库是可以来源于互联网的可以实时更新的语料库，而证据1的语料库是从互联网下载的《人民日报》标注语料库1998年1月语料（RMCorpus9801），其不能实时更新。由查明事实可知，证据14已公开了利用网络爬虫技术制作来源为互联网的实时更新的语料库，并且该互联网语料库用于智能服务系统。由本专利说明书记载的“互联网语料库”的预置步骤可以看出，本专利和证据14均是采用了网络爬虫技术将用户或本领域技术人员选择的网页下载并保存。权利要求1通过“预置互联网语料库”达到了准确反映人们在语言使用上的趋势,保证组合信息的准确性、代表性和全面性进而提高用户输入效率的目的，证据14则是通过网络爬虫技术获得网页后进行文本抽取、再通过学习和提取形成语料库，其目的同样是为了从互联网获得更广泛的语料库内容来源，以便更有效和更智能的利用网络资源。并且，权利要求1中并未限定是否不需要人工参与，也未限定其预置语料库的大小，因此当本领域技术人员面临现有固定语料库规模较小，内容固定，更新慢的问题时，有动机将证据14公开的语料库应用到证据1中以得到权利要求1的技术方案。综上，权利要求1相对于证据1和证据14的结合不具备创造性，不符合《专利法》第二十二条第三款的规定。二、权利要求2原告认为，被诉决定对权利要求2相对于证据1的区别技术特征认定有误，权利要求2中的“同现概率”特征未被证据1公开。对此本院认为，首先，汉语语句中两个相邻词之间的关联性最强、该关联性随二者中间间隔的增大而减弱是本领域技术人员公知的。其次，证据1公开了的技术方案中包含了用于表示任意两个词w和wi之间关联程度的公式，即mi(w,wi)=log2Pj(w,wi)/P(w)P(wi),其中，任意两个词中显然包括了两个相邻词的情况。此外，证据1还公开了根据两个词间隔的距离分为近距离左搭配词、近距离右搭配词、远距离左搭配词语、远距离右搭配词语。从语言的客观规律来看,最先考虑两个相邻词的情况是本领域技术人员的必然的选择。因此，原告认为证据1没有公开相邻两个词的同现概率这一特征的观点，本院不予采信。在证据1已经公开了同现概率的情况下，将反映相邻字词共同出现的概率的同现概率作为候选项排序的依据以充分利用词语搭配来预测候选词，属于本领域的常用技术手段。另外，证据1中的“人民日报语料库”亦是利用语料库中已存储的基础字词词频来计算同现概率，在此基础上，本领域技术人员有动机将本领域的常用技术手段应用到证据1和证据14结合的技术方案中以得到权利要求2保护的技术方案，因此权利要求2相对于证据1、证据14及公知常识的结合不具备创造性，不符合《专利法》第二十二条第三款的规定。三、权利要求3原告认为，被诉决定对权利要求3相对于证据1的区别技术特征认定有误，权利要求3中的“根据所述候选字词的同现概率以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”特征未被证据1公开。对此本院认为，首先，由证据1第17、20页公开的内容及本院关于权利要求2创造性的论述可知，证据1公开了计算两个基础字词的同现概率，并且该同现概率可以根据两个基础字词的同现次数和语料库中已有字词的词频来计算。其次，虽然证据1未明确公开计算权重值并根据权重值进行排序，但已公开了根据字词的相邻同现频率以及所统计的词库中已有字词的词频计算近距离搭配强度，而以权重值为依据进行排序及权重值本身的计算方法均为本领域的常用技术手段，在同现概率及其计算方法已公开的情况下，结合证据1公开的技术方案，本领域人员可以显而易见地获得用本领域常用技术手段计算权重值并以其为依据进行排序的技术启示。因此权利要求3相对于证据1、证据14及公知常识的结合不具备创造性，不符合《专利法》第二十二条第三款的规定。四、权利要求4原告认为，被诉决定对权利要求4相对于证据1的区别技术特征认定有误，权利要求4中的“连接强度值”、“根据所述候选字词的连接强度值以及输入法系统的词库中已有字词的词频计算权重值”特征未被证据1公开。对此本院认为，首先，由证据1第17、20页公开的内容及本院关于权利要求2创造性的论述可知，证据1公开了计算两个基础字词的同现概率，并且该同现概率可以根据两个基础字词的同现次数和语料库中已有字词的词频来计算。并且，证据1第20页还公开了“近距离搭配强度”公式：S（w，wi）=log2Σmj=-mP（w，wi）/P（w）P（wi）（公式3-1），P（w，wi）=r（w，wi）/N。由此可见，证据1的近距离搭配强度也是由至少两个基础字词的相邻同现频率和同现概率计算获得，因此被诉决定认定的近距离搭配强度相当于本专利的连接强度值，并无不当。其次，虽然证据1未明确公开计算权重值并根据权重值进行排序，但已公开了根据字词的相邻同现频率以及所统计的词库中已有字词的词频计算近距离搭配强度，而以权重值为依据进行排序及权重值本身的计算方法均为本领域的常用技术手段，在同现概率及其计算方法已公开的情况下，结合证据1公开的技术方案，本领域人员可以显而易见地获得用本领域常用技术手段计算权重值并以其为依据进行排序的技术启示。因此权利要求4相对于证据1、证据14及公知常识的结合不具备创造性，不符合《专利法》第二十二条第三款的规定。五、权利要求6原告认为，被诉决定对权利要求6相对于证据1的区别技术特征认定有误，权利要求6中的“在生成多元表之前，还包括：如果一组合信息中的相邻同现频率低于一定阈值，则去除该组合信息；如果一组合信息中相应搭配关系的对应字词为两个或者多个词频最高的字词组成，则去除该组合信息；如果一条组合信息被另一条组合信息部分或全部覆盖的，则去除该组合信息”特征未被证据1公开。对此本院认为，权利要求6记载了三种信息去重的情况，其中“去除同现频率过低”的情况已经被证据1第38页关于“搭配否定判断的思想流程”部分的内容所公开。因同现概率是根据两个基础字词的同现次数和语料库中已有字词的词频来计算的，在此基础上，考虑通过词频高低来进行去重设置，是本领域人员容易想到的。此外，去除重复信息也是本领域常用技术手段。据此，对于本领域技术人员来说可以显而易见地得到技术启示，在结合证据1、证据14和本领域常用技术手段的基础上，得到权利要求6保护的技术方案，权利要求6不符合《专利法》第二十二条第三款关于创造性的规定。六、权利要求5、7-12、16-22、24-27原告已明确表示权利要求5、7-12、16-22、24-27的创造性有赖于权利要求1的创造性。其中，权利要求12请求保护的是一种输入法系统，权利要求21请求保护的是一种生成多元表的装置，权利要求26请求保护的是一种更新输入法系统的方法，基于与权利要求1相同的理由，本院对被诉决定关于权利要求12、21、26不具备创造性的结论予以确认。因原告未对被诉决定关于从属权利要求5、7-11、16-20、22、24-25、27附加技术特征的认定提出异议，在本院已认定本专利权利要求1、12、21、26不具备创造性的基础上，对被诉决定认定相应从属权利要求亦不具备创造性的结论，本院亦予以确认。七、权利要求13-15、23、28鉴于权利要求13-15、权利要求23、28的附加技术特征分别与权利要求2-4、权利要求6相同，原告关于权利要求13-15、23、28的具备创造性的意见亦与权利要求2-4、权利要求6的意见相同，故权利要求13-15、权利要求23、28也不具备创造性。综上所述，原专利复审委员会作出的被诉决定证据确凿，适用法律、法规正确，符合法定程序，审查结论正确；原告的诉讼理由不能成立，本院不予支持。依照《中华人民共和国行政诉讼法》第六十九条之规定，判决如下：驳回原告北京搜狗科技发展有限公司的诉讼请求。案件受理费一百元，由原告北京搜狗科技发展有限公司负担（已交纳）。如不服本判决，各方当事人可在本判决书送达之日起十五日内，向本院递交上诉状，并按对方当事人人数提出副本，交纳上诉案件受理费一百元，上诉于最高人民法院。审 判 长  宋 晖人民陪审员  郭振强人民陪审员  张 锋二〇一九年八月二十六日法官 助理  夏 旭法官 助理  王 倩技术调查官王宇锋书记员谢馨蕊