Keeping a Diary Patently: 2020

10/23/2020

中國專利的修改的相關規定

相關規定，記載於「2010年版审查指南中245页中」

其他，檢索的關鍵字：

５２１３答复审查意见通知书时的修改方式

针对通知书指出的缺陷进行的修改

http://www.tsailee.com/upload/2020%E7%89%88%E5%A4%A7%E9%99%B8%E5%B0%88%E5%88%A9%E5%AF%A9%E6%9F%A5%E6%8C%87%E5%8D%97.pdf

記載於「2020年版审查指南中193页中」

5.2.1.3 答复审查意见通知书时的修改方式

“中英对照”专利法修改法条对照表

https://mp.weixin.qq.com/s/xk0xtSfIpA2HUzRPbmvbkA

大陸的設計專利，明年六月的新專利法，已可以申請部分設計及主張國內優先權，設計專利的優先權期限是6個月。

另外，優先權文件的提出期限，設計專利是聲明後的三個月內，而發明和新型是優先權日的16個月內。

7/08/2020

利用自然語言找尋專利，目前在研究利用自然語言找尋專利。

整理以下想做的事：
1、找出「一技術描述」與「多個專利請求項1 」間的相似度，需要再重新paser美國專利。
2、找出「一技術描述」與一份專利說明書中「多個段落」間的相似度。

第一是找有可能侵權的專利，第二是找說明書中有記載的前案。

3、學會訓練詞向量。
4、學會利用doc2vec來找出相似度。

5、待前述都完成後，再進入理論階段。重新設計新的檢索模式。

7/05/2020

利用自然語言找尋專利前案（二）。

分享一個“找出「一技術描述」與「多個專利請求項1 」間的相似度”的程式。
https://reurl.cc/9EmGQn

1、要使用這支程式，建議安裝，anaconda python。並且，需要gensim 套件。
2、功能：找出「一個技術描述(sentance1)」，與「patentlist 中各專利請求項1 」間的相似度。

3、此程式的使用方式如下：
#sentance1 指的是一個技術的描述，最簡單的方法就是一個發明的請求項的記載方式。
#patentlist 提供想要比對的美國專利書號碼，例如['US7654301B2', 'US7654300B2', 'US7654329B2']。

4、改變上述要點3中的變數sentance1及patentlist並執行後，會得到claim_similarity.txt的文件，打開該文件後，可以得到相似度的計算值，如最後所述。
5、結果：如果把一件專利的不同組的請求項，當作sentance1時，相似度會達0.9以上。因此，此方法有實用上的「可能性」，但實際上效果可能沒有很好，需要再優化。目前，我把它當作閱讀順序的排序，覺得滿好用的。

如果顯示0的值，表示沒有爬到該專利的內容。

與US5419973A間的相似度 = 0 -->沒有爬到該專利的內容
與US6111377A間的相似度 = 0
與US6139976A間的相似度 = 0
與US6410174B1間的相似度 = 0
與US7935439B2間的相似度 = 0.7107066750526427
與US7074155B2間的相似度 = 0.7974137131141663
與US7263240B2間的相似度 = 0.7750532627105713
與US7757929B2間的相似度 = 0.7196704377664795
與US7777529B2間的相似度 = 0.7253437776701355

註：參考了以下幾個程式。
google_patent_spider
https://pypi.org/project/google-patent-scraper/

pypatent
https://github.com/daneads/pypatent

patent_client
https://github.com/parkerhancock/patent_client

uspto-tools
https://github.com/jlroo/uspto
https://github.com/clicumu/uspto-tools

Exploring the Intuition Behind Doc2Vec for PyPatent¶
https://github.com/hclent/PyPatent/blob/master/intuition.ipynb

【更新 20200709 】

claimsim_20200708.py

1、需要pypatent的檔案，我要修正它，所以直接下載並修正檔名為「DanEadsPypatent」來使用，請同時下載該檔案。
2、本次是爬美國專利資料庫，已可以爬公開說明書和專利說明書。
3、本次修正，已可以計算整個說明書的段落的近似值，只是段落的編號與說明書編號不一樣。請用p = thispatent('US6924620B2').description[3]來查詢段落內容。最後，本程式的輸出結果為：claim_similarity.txt。
4、與前次版本不同，本次不會下載任何檔案，是以後修正的目標。

7/02/2020

Patent Scraper

google_patent_spider

https://pypi.org/project/google-patent-scraper/

pypatent

https://github.com/daneads/pypatent

原來還有另一個，這一個在做自然語言的研究，還寫了abstract2vec：
https://github.com/hclent/PyPatent

patent_client

https://github.com/parkerhancock/patent_client

patent_client的Getting Started
https://patent-client.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html

EPO 的 Open Patent Services (OPS)
https://www.epo.org/searching-for-patents/data/web-services/ops.html#tab-1
註冊申請帳號後，可以取得存取權利。

patent_client的Generate Continuity Graphs，實在是太強大了。

https://github.com/parkerhancock/patent_client_examples/blob/master/5%20-%20Generate%20Continuity%20Graph.ipynb

patents-public-data【待研究】
https://github.com/google/patents-public-data
取出請求項的內容：「claim_text_extraction」。

要使用google時，需要註冊帳號，網址如下：

https://cloud.google.com/free/

python-epo-ops-client has officially been release.【待研究】

https://github.com/55minutes/python-epo-ops-client

uspto-opendata-python is a client library for accessing the USPTO Open Data APIs. It is written in Python.

https://github.com/ip-tools/uspto-opendata-python

Text Parsing in Python with US-Patent Data

https://medium.com/incedge/text-parsing-in-python-with-us-patent-data-f49bf4a9a6fa

Franta Polach - Exploring Patent Data with Python

https://www.youtube.com/watch?v=LWYiF31jiZ0
https://www.slideshare.net/PyData/franta-polach

【其他】

https://github.com/ip-tools/patzilla
https://github.com/ip-tools/P2N
https://github.com/ip-tools/minesoft-patbase-client

https://stackoverflow.com/questions/15028166/python-module-for-searching-patent-databases-ie-uspto-or-epo
http://funginstitute.berkeley.edu/wp-content/uploads/2013/06/Extracting_and_Formatting.pdf

6/28/2020

利用自然語言找尋專利前案（一）。

用機器來檢索前案。

https://hant-kb.kutu66.com/others/post_13649887

目前的AI可以做到「句子相似度」的計算，如上連結。
'this is a sentence'及'this is also sentence'的計算結果，高達0.915479828613的
近似度。

因此，如果要用機器幫忙找前案的話，可以先文用描述要檢索的裝置或方法，形成句子（或詞袋），然後用「句子相似度」的演算法，來找出近似的專利。word2vec是由google提出來，google專利資料庫的近似專利，應該也是用這個演算法計算出來的。

考慮到專利用語的多變化，（以下是我亂想的，沒有理論基礎）想要提高演算的精確度時
，選擇詞袋中的詞就很重要，可以考慮先對句子中的詞進行處理。舉例，可以考慮先把
下位詞更換成上位詞，或者把所有的近似詞換成相同的詞等，但這個需要自己整理詞庫。

因此，個人認為用機器幫忙找專利，是有機會的，但需要為不同的領域準備好自己的
詞庫。要用一般的詞庫應該很難達到實用的效果。

其他演算法。
https://reurl.cc/WdQkVx

【更新 20200629 】
https://reurl.cc/8GM9j7
上面有代碼，提供給有興趣玩的網友參考。只要更換sentance1及2的文字，就能算出相似度。
另外，還需要「GoogleNews」詞向量的檔案，下載地址，如下。
https://reurl.cc/xZM3NZ

另外，還有doc2vec，它是word2vec到 phrase-，sentence-的文件級別的擴展，如下所描述
http://cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf

6/18/2020

專利說明書的元件符號擷取程式

專利說明書的元件符號擷取程式，下載連結在最下方。

點擊「winpatnum.exe」後，出現如下圖。

然後，在左邊貼上說明書的內容，然後點選「元件符號」，隨後元件符號就會出現在右邊。演算法還不夠好，還是需要人工整理元件符號。

用python寫的，然後用pyinsteller編譯成執行檔，所以跑的慢要較久的時間，才會出現視窗。

https://github.com/ides13/patentapps/raw/master/winprefnum.rar

6/17/2020

Autohotkey的翻譯用小程式。

Autohotkey的翻譯用小程式。下載連結在最下方。

選取要翻譯的句子，先按左邊的Ctrl再按左邊的Alt後，這個小程式會幫忙將外文翻譯並轉換成中文。

例如，將「今日の天気はとても良いです」轉換成「今天的天氣非常好」。

這個小程式的運行動作為，自動連到 google 翻譯後，將中文翻譯結果傳到電腦的剪貼簿，最後在傳出貼上。

另外，可以自行改變翻譯的語言，以英文為例。

;Clipboard := GoogleTranslate(Clipboard, "auto", "en")

^，取消上面的分號後，再於翻譯成正體中文的程式碼的行前，加「;」儲存，重新執行，即可。

想保留原文時，可以在「SendInput, ^v 」前加「;」，如此中文會保留在剪貼簿中。最後，在於想要的位置，按Ctrl + V就能貼上翻譯後的中文。

沒有安裝autohotkey的人，可以下載執行檔執行，只是如此的話就沒有辨法自訂功能。

原碼：

https://github.com/ides13/patentapp/blob/master/G_translate%2020200615.ahk

執行檔。

https://github.com/ides13/patentapp/blob/master/G_translate_20200615.exe

5/14/2020

Notepad++設定

Notepad++設定

Notepad++設定，如下圖。透過下述設定，能夠隨時知道新加入的元件。

5/07/2020

說明書用語，可以參考「自然語言中的WordNet資料庫」

撰寫專利說明書時，元件的用語、上下位用語的選擇等，可以參考「自然語言中的WordNet資料庫」。

更詳細的說明如下。

https://medium.com/pyladies-taiwan/nltk-%E5%88%9D%E5%AD%B8%E6%8C%87%E5%8D%97-%E4%B8%89-%E5%9F%BA%E6%96%BC-wordnet-%E7%9A%84%E8%AA%9E%E7%BE%A9%E9%97%9C%E4%BF%82%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E6%B3%95-%E4%B8%8A%E4%B8%8B%E4%BD%8D%E8%A9%9E%E7%B5%90%E6%A7%8B%E7%AF%87-4874fb9b167a

沒有安裝python及NLTK，可以使用WordNet的網路資料庫。

http://wordnetweb.princeton.edu/perl/webwn?o2=&o0=1&o8=1&o1=1&o7=&o5=&o9=&o6=&o3=&o4=&s=shaft&h=0011001000000000000&j=11#c

舉例

hypernym，可以查「上位詞」。

hyponym，可以查「下位詞」。

sister term，應該是同輩詞。

【其他工具】
1.NLTK
2.Pattern
3.TextBlob
4.Gensim

詳細如下介紹：

https://www.080910t.com/2018/01/14/python-natural-language-processing-tools-with-awesome-chinese-nlp/

【舉例說明】
一樣以上述連結為例。

S: (n) shaft (a long rod or pole (especially the handle of
an implement or the body of a weapon like a spear or arrow))

點選「direct hyponym 」後會出現的下位詞有兩個「axle」及「thill」。
direct hyponym / full hyponym
S: (n) axle (a shaft on which a wheel rotates)
S: (n) thill (one of two shafts extending from
the body of a cart or carriage on
either side of the animal that pulls it)

點選「direct hypernym」後，會出現的上位詞有1個「rod」。
direct hypernym / inherited hypernym / sister term
S: (n) rod (a long thin implement made of metal or wood)

其他的連結也可以點看看，例如「sister term」、「 inherited hypernym」、「full h
yponym」等

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