[发明专利]计算商标申请通过率的方法

权利要求书

1.一种计算商标申请通过率的方法，其特征在于，S1、判断商标文本是否能够作为商标使用，若能作为商标注册，进行S2，若不能作为商标注册，针对原因修改，再进行S1；S2、测算商标文本申请商标的通过概率，若商标文本的通过概率大于等于50%，则可以进行商标申请，若低于50%，则进行S3；S3、判断商标文本需要修改的方向，调整商标的设计思路，若商标文本的字形和字音完全相同，则进行S5，若商标文本的相似度过高，则进行S6；S4、再次测算商标文本申请商标的通过概率；S5、调整商标文本的商品服务项目，则进行S4；S6、修改商标文本本身，则进行S4；S7、结束。

2.如权利要求1所述的计算商标申请通过率的方法及系统，其特征在于：步骤S1包括：S01、对商标文本进行命名实体识别，识别方法使用斯坦福大学语言处理方式，加入人民日报、报刊杂志的文章作为深度学习资料，训练出一套符合《商标审查标准》的命名实体识别方法；S02、收集网监局、文化部发布的敏感词汇表，建立一个敏感词库；S03、将需要注册的商标文本进行命名实体识别后，判断文本是否含有国家地名或者组织机构名称；S04、将需要注册的商标文本进行分词处理，并对照敏感词库，查看商标文本中是否包含敏感词汇。

3.如权利要求2所述的计算商标申请通过率的方法及系统，其特征在于：步骤S2包括：

Ⅰ、收集近5年的商标申请数据，根据企业类申请人的主营行业和申请商标的类别，分析出各个行业注册商标时需要申请的类别以及常选的商品服务项目，建立行业与商标类别、商品服务项目之间的对应关系数据库；

Ⅱ、参照《类似商品和服务区分表》，建立商品服务项目之间的类似关系，将有类似关系的商品服务项目分为组；

Ⅲ、由于商标审核为人工审核，应该考虑其中的人为判断误差因素，取r，即实际可以预测的通过率为1-r；

Ⅳ、制定音形码映射规则，通过将汉字的字音和字形按照简单的替代规则部分映射到一个字符位；

Ⅴ、商标使用者选择一个待注册的商标文本需要使用的行业，根据步骤Ⅰ中的行业与商标类别的对应关系数据库为商标使用者匹配需要申请的商标类别，并将该商标文本与申请类别中的现有商标数据（排除法律状态为无效的数据）做出对比；

Ⅵ、在商品类别中搜索与待申请商标文本相同的商标，如果有相同的商标，则进入第Ⅶ步进行商品服务项目类似度分析，如果没有相同的商标，则进入第Ⅷ步进行商标文本的商标相似度分析；

Ⅶ、将预选的商品服务项目与商标数据的商品服务项目作对比，根据步骤2建立的类似组关系，判断两个商标之间商品服务项目的相似度；

Ⅷ、对商标文本进行同义词分析，采用“基于单汉字的字面相似度算法”，建立以词素为单位的语义词典,将词素按语义上的分类体系进行相似比较,再将组成词的各个词素相似度按一定的权重计算出表达度,再通过两词的表达度计算出相似度，得到两词的相似度为α；

Ⅸ、运用步骤Ⅳ中音形码映射规则对比商标文本进行编码，编码后的结果与数据库中的商标数据的编码进行对比，其中对比两个编码之间的相似度采用距离算法，得到两个商标文本之间的相似度β；

Ⅹ、对商标文本的语义相似度和音形相似度进行赋权计算，α*q1+β*q2=商标文本相似度，本实例中语义权重赋权0.3，音形权重赋权0.7，再加上人工审查因素，该商标文本的通过率为：0.9*（1-（α*q1+β*q2））；

Ⅺ、计算出商标文本的通过率后，判断通过率高低以0.5作为分界线，高于0.5，则通过率较高，低于0.5，则通过率较低。

4.如权利要求3所述的计算商标申请通过率的方法及系统，其特征在于：步骤S3包括：a、根据步骤S2第Ⅷ步中所测得的商标文本的语义的词素相似度α值的高低，调节商标文本的语义；b、根据步骤S2第Ⅸ步中所测得的商标文本的相似度β值的高低，调节商标文本与对比商标文本的相似度。