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搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书

深度
纳暮2年前
搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书

#本文仅代表作者观点,不代表IPRdaily立场,未经作者许可,禁止转载#


“技术交底书作为发明人与企业IPR及专利代理师沟通的桥梁,其质量不仅影响沟通效率,更是撰写一份优质专利申请文件的基础。那么,如何将一些专业术语转化为发明人能听懂的语言,教会发明人写一份合格的AI技术交底书呢?”


来源:IPRdaily中文网(iprdaily.cn)

作者:陈会红


人工智能(AI)领域的专利容易存在保护客体的问题,马上消费金融股份有限公司深耕AI领域多年,申请了近千件相关的专利。通过大量案例的实践研究,总结出一套企业IPR与发明人沟通的方法论,详细介绍如下:

技术交底书作为发明人与企业IPR及专利代理师沟通的桥梁,其质量不仅影响沟通效率,更是撰写一份优质专利申请文件的基础,直接影响专利申请的授权率,甚至会影响专利的稳定性、维权及许可的价值。

AI领域的技术方案通常涉及算法,对于一名AI方向的企业IPR,你已熟知专利法、及专利审查指南中对涉及“算法特征的专利申请的审查规定”,了解到只有“权利要求包含技术特征、记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段、并且由此获得符合自然规律的技术效果”的专利申请才有可能获得授权。然而,“技术特征,技术问题、技术手段、技术效果、自然规律”这些术语,如果直接给到发明人,估计大部分发明人都晕菜了。

那么,如何将这些专业术语转化为发明人能听懂的语言,教会发明人写一份合格的AI技术交底书呢?由于目前在中国的相关法规中,没有非常明确的关于“技术”、“自然规律”等概念的定义,需要通过典型审查案例的研究和总结,来给发明人撰写技术交底书指明方向。


1.技术领域:技术应用的具体技术领域,建议与技术实际应用的至少一个应用场景结合阐述。若为前瞻性的预研类技术,建议与可能应用到的至少一个应用场景结合阐述。


示例如下:信息检索和推荐……


2.技术问题:结合上述场景,先阐述现有的算法、模型在实际应用中或预研过程中存在的问题,进而从技术的角度推导出本方案能解决什么问题。

示例如下:将GAN应用于信息检索,为了解决IGRAN的问题,CFGAN以Vector-Wise Training的方式进行训练:对于每个用户,以他的历史交互序列Vector作为模型输入。但这一做法的问题在于Vector的粒度过大,仅仅依靠GAN的损失函数并不足以充分训练生成器,这样将会导致GAN不能完全捕获文本信息,导致训练GAN的预测能力较低。本方案通过添加G重构后Vector的生成损失(Reconstruction Loss)来辅助训练……。

3.技术手段:对于上述的问题,阐述具体的解决方案。包括不限于:算法应与具体技术领域(应用场景)紧密结合阐述,紧密结合指的是至少算法的输入、输出数据应在该具体技术领域中有技术含义。涉及到公式,写明公式中各参数的技术含义。若算法的输入、输出数据是没有技术含义的数据,如仅为“样本”、“训练数据”等,专利代理师在撰写申请文件时亦无法知晓算法中各数据的含义,则专利申请存在较大的驳回风险。

示例如下:(基于篇幅问题,仅示出部分内容以做克服客体问题示例说明,不是发明的全部内容,亦不涉及创造性问题)

DPGAN的整体架构及流程:如下图所示,DPGAN模型包含生成模型G和判别模型D两个部分。其中,G采用DeepFM模型,D采用BPR模型,目的是在历史数据中获得更多的有效信息,更好的完成商品或者信息的推荐。【tips:与具体应用场景结合】


搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书


tips:附图可以更直观的帮助理解技术方案


在数据方面,使用用户基本数据和对象数据,用户基本数据包含……等结构化数据及隐式信息,对象数据包含……等。推荐过程方面,输入某一用户数据信息,G生成该用户的偏好序列,即图中的生成向量;把生成向量和真实向量组成三元组的形式,即


搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书


其中,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书代表用户u对物品i的喜爱程度。生成模型G得到的用户偏好序列与真实序列的近似程度,决定着生成模型G性能的优劣。【tips:公式中各参数有具体的技术含义】

由此可得生成模型G的目标函数为:


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其中,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是G的正则化系数,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是真实数据的序列,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是G的生成序列。


判别模型D:

使用BPR作为判别模型,用于区分真实数据和生成数据。在BPR算法中,把用户u对应的物品进行标记,如果用户u在同时有物品i和j的时候点击了i,那么就得到了一个三元组

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假设


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其中,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是正则化参数,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书表示排序序列,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书表示与j相比用户更偏爱i,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是采样获得的数据集。


对判别模型D,可表示为:


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其中,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书代表用户u对物品i的喜爱程度,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书表示与j相比用户更偏爱i的概率,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书分别是用户和物品的隐向量,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是物品的偏置表示。


由此可得生成模型G的目标函数为:

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其中,搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书是D的正则化系数。

生成模型G训练、优化:
……
判别模型D训练、优化:
……

4.技术效果:从技术角度推导出的效果,即技术手段和技术效果之间是强关联的,需结合技术手段阐述技术效果的产生原因。技术效果若有实验数据证明,效果更直观,如本方案的模型与现有模型的结果对比数据。若效果和技术手段是孤立的,或者仅为数学意义上、用户体验上的效果,则不能被认定为本方案的技术效果。

示例如下:如前所述,GAN网络具有许多优势,但是,GAN网络也存在着训练过程复杂的问题。其一,训练不稳定问题,容易出现震荡和收敛假象。因为判别模型 D 损失降级会改善生成模型 G 的损失,反之亦然,因此无法根据损失函数的值来判断收敛。其二,模型崩溃问题,GAN的训练过程可能发生崩溃问题,生成模型开始退化,总是生成同样的样本点,无法继续学习。当生成模型崩溃时,判别模型也会对相似的样本点指向相似的方向,训练无法继续。

本方案使用模型预训练来优化GAN网络的训练问题,即分别对生成模型G和判别模型D进行预训练。生成模型G是在DeepFM算法基础上完成的,该算法既可以作为特征提取器,也可以独立使用完成推荐过程,因此可以预训练生成模型G;判别模型D是在BPR算法基础上完成的,依据采样数据对的特点,可采用矩阵分解的方式预训练判别模型D。当生成模型G和判别模型D处于稳定状态时,DPGAN模型再依据对应的优化方式不断迭代持续优化,进一步提升网络的效果,解决了训练困难的问题,进一步提升了模型性能。

本方案基于GAN网络思想的DPGAN网络架构,DPGAN具备更好的特征抓取能力以及更加精确的推荐性能,解决了现有模型并不能完全捕获文本信息,且模型精度较低,以及这些模型忽略了用户的辅助信息以及隐式信息,因而不能更加准确的获取用户的喜好的问题。

综上,若发明人能参考上述建议撰写算法类(AI)的技术交底书,专利代理师撰写出的专利申请文件,通常都能满足客体要求,即“权利要求包含技术特征、记载了对要解决的技术问题采用了利用自然规律的技术手段、并且由此获得符合自然规律的技术效果”。


(原标题:搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书)


来源:IPRdaily中文网(iprdaily.cn)

作者:陈会红

编辑:IPRdaily赵甄          校对:IPRdaily纵横君


注:原文链接搭建专利授权的桥梁——教会发明人撰写AI专利交底书点击标题查看原文)


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