缺乏創(chuàng)造性，是發(fā)明專利審查意見通知書最常指出的問題，也是代理人常常頭疼的問題。 

那要如何判斷要求保護(hù)的發(fā)明對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員來說是否顯而易見呢？本文結(jié)合一案例說明。

D1公開了建立詞條數(shù)據(jù)庫以查詢，基礎(chǔ)服務(wù)器向該查詢終端推送與該縮略語相符的一個(gè)或多個(gè)縮略語條目，（有一個(gè)相符的縮略語匹配的情況相當(dāng)于識(shí)別的元素所匹配到的詞條唯一；有多個(gè)相符的縮略語條目的情況，相當(dāng)于識(shí)別的元素所匹配到的詞條不唯一；）由人工查詢終端確認(rèn)正確釋義。

D2 公開了按照縮略語詞典建立原語和縮略語的對(duì)應(yīng)關(guān)系表，按照對(duì)應(yīng)關(guān)系表構(gòu)建同義詞關(guān)系分類器； 

標(biāo)記對(duì)應(yīng)關(guān)系表中的所有原語和縮略語的詞性；將組成原語的文本順序分詞，并對(duì)應(yīng)每個(gè)詞語的詞性順序標(biāo)記形成原語詞性序列；（相當(dāng)于輸入文本，進(jìn)行元素識(shí)別）；將給定文本分詞并進(jìn)行詞性標(biāo)注；

按照對(duì)應(yīng)關(guān)系表中的原語詞性序列從給定文本中選取符合其排列順序的詞文本作為候選原語；按照對(duì)應(yīng)關(guān)系表中縮略語詞性序列從給定文本中選取符合其排列順序的詞文本作為候選縮略語；當(dāng)某一詞性序列出現(xiàn)次數(shù)達(dá)到所有詞性序列總出現(xiàn)次數(shù)的三分之一以上時(shí)可以被選中為候選原語或者候選縮略語（相當(dāng)于根據(jù)語境自主選擇所述待定術(shù)語的初始認(rèn)定詞條）。使用訓(xùn)練好的同義詞關(guān)系分類器計(jì)算所有候選原語與該縮略語的關(guān)系近似度或者是所有候選縮略語與該原語的關(guān)系近似度，若計(jì)算的關(guān)系近似度達(dá)到預(yù)設(shè)范圍，則認(rèn)定為一對(duì)原語與縮略語。

審查意見認(rèn)為D1公開了建立縮略語數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)輸入內(nèi)容分級(jí)匹配；D2公開了根據(jù)語境自主選擇所述待定術(shù)語的初始認(rèn)定詞條；因此D1與D2結(jié)合，即可得出本申請(qǐng)技術(shù)方案。

首先，采用“三步法”進(jìn)行答復(fù)，確定本申請(qǐng)與D1的區(qū)別特征，D1看似公開了本申請(qǐng)的分級(jí)匹配處理，但D1在進(jìn)行查詢時(shí)，不同數(shù)量查詢結(jié)果的處理方法一致，都需要人工查詢終端判斷正確詞條，并無本申請(qǐng)中由機(jī)器自主選擇所述待定術(shù)語的初始認(rèn)定詞條等輔助算法，導(dǎo)致結(jié)果準(zhǔn)確性不高，當(dāng)推送結(jié)果較多時(shí)，人工判斷耗時(shí)耗力。

可以得出本申請(qǐng)實(shí)際要解決的技術(shù)問題是，提升縮略語文檔的分級(jí)識(shí)別的準(zhǔn)確性和完整性。

再判斷該區(qū)別特征對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員是否顯而易見，審查員認(rèn)為對(duì)比文件2提供了在文檔中識(shí)別出現(xiàn)頻次高的候選縮略語的技術(shù)啟示，因此容易想到將待識(shí)別的術(shù)語導(dǎo)入新的文檔中以進(jìn)行進(jìn)一步的匹配識(shí)別。

那么D2中記錄頻次的技術(shù)特征真的可以等同于本申請(qǐng)的方案嗎？可以從該技術(shù)手段的對(duì)象、目的、結(jié)果入手，分析是否存在結(jié)合啟示。

D2記錄頻次的對(duì)象是詞性序列，可以想到，根據(jù)詞性序列檢索文本中的詞性組合，是不準(zhǔn)確且存在隨機(jī)性的，可能檢索到一段原語符合詞性序列，但該段原語單獨(dú)存在時(shí)語義不通或不需要進(jìn)行縮略；因此在某一詞性序列出現(xiàn)次數(shù)占總次數(shù)三分之一以上時(shí)才被選為候選，參與后續(xù)計(jì)算。記錄頻次的目的在于，篩除文本中出現(xiàn)次數(shù)較少，大概率為隨機(jī)組合的詞性序列。記錄頻次結(jié)果需要再使用同義詞關(guān)系分類器計(jì)算相似度，才能確定原語與縮略語的關(guān)系。

而本申請(qǐng)中，記錄頻次常見于所識(shí)別的元素為縮略語元素，同一元素可能在縮略語數(shù)據(jù)庫中可匹配到對(duì)應(yīng)的收錄詞條至少有兩條，記錄頻次的對(duì)象是收錄詞條中的英文釋義、中文釋義及中文別稱中的至少一項(xiàng)。

例如：數(shù)據(jù)庫中CT可以指代（Computed Tomography）計(jì)算機(jī)斷層掃描，也可以指代（Chemotherapy）化學(xué)療法。一般來說，收錄詞條中的英文釋義、中文釋義及中文別稱均可確定且不會(huì)存在疑義，因此在文本的全文范圍內(nèi)搜索待定詞條中的英文釋義、中文釋義及中文別稱中至少一項(xiàng)的出現(xiàn)頻次，并進(jìn)行排序，將出現(xiàn)頻次最多的待定詞條判定為初始認(rèn)定詞條，其余詞條在下拉列表中的排序根據(jù)頻次由多到少進(jìn)行排列。其目的在于基于文本語義準(zhǔn)確找到縮略語在該文本中的對(duì)應(yīng)詞條含義。記錄頻次結(jié)果與對(duì)應(yīng)縮略語關(guān)系是確定且不會(huì)存在疑義的。

由此可見，D2與本申請(qǐng)記錄頻次的對(duì)象不同、目的不同、結(jié)果不同；即使將D2與D1結(jié)合，也應(yīng)是基于文本中的詞性序列進(jìn)行檢索，記錄頻次后還需要進(jìn)行相似度計(jì)算才能得到匹配結(jié)果；而無法得出本申請(qǐng)通過記錄可確定且不會(huì)存在疑義的英文釋義、中文釋義及中文別稱頻次，即可根據(jù)文本語義判定初始詞條，結(jié)合人工選擇，準(zhǔn)確、完整性的得出縮略語文檔的相關(guān)啟示。

綜上，答復(fù)創(chuàng)造性問題時(shí)，首先確定最接近現(xiàn)有技術(shù)，即D1；再確定區(qū)別特征，判斷該區(qū)別特征與對(duì)比文件的特征是否完全相同；從技術(shù)特征的對(duì)象、目的、結(jié)果入手，分析是否存在結(jié)合啟示。