基于人工智能的商标申请成功率自动分析方法及系统技术领域
本发明属于信息智能分析领域，特别是涉及到一种基于人工智能的商标申请成功
率自动分析方法及系统。
背景技术
随着知识产权保护意识的日趋增强，通过商标注册已经成为个人或企业进行知识
产权保护最为重要的手段。商标的存续数量大幅增加，构成商标的可用图文、数字资源日趋
匮乏，由于商标近似度加大造成申请被驳回的几率进一步加大。由人工查询判断商标申请
前的近似性或禁止性分析存在较大的主观性，主观性判断偏差较大进一步加剧了商标被驳
回的几率。
发明内容
本发明要解决的问题是设计基于人工智能的商标申请成功率自动分析方法及系
统，利用人工智能技术进行商标申请前的成功率分析，大幅提高成功商标申请的概率。
为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：基于人工智能的商标申请成功率
自动分析方法，包括：
(1)基于人工智能查询判断待申请商标是否属于商标申请的禁止性条款所规定的
内容，并计算近似度，近似度为概率Pjz；
(2)基于人工智能检索判断待申请商标与现有已存续商标的近似度，存续商标近
似度为概率Pjs；
(3)商标申请通过的概率P＝(1-Pjz)+(1-Pjs)；并按照由大到小的顺序分别列出
Pjz和Pjs所关联的信息库的具体信息数据列表。
进一步的，步骤(1)的具体方法为：
(101)建立商标禁止信息库，信息库内容包括：禁止条款名称、禁止性条款内容、禁
止性条款解释、禁止性条款特征、禁止性条款的特征图片、禁止性图元及图元位置参数数据
库、禁止性字符串数据库、禁止性声音波形数据库；
(102)根据待申请商标的名称、商标图形图片或声音文件，系统自动分析出待申请
商标图形中所包括的文字、字母、数字由左到右的字符串、和基本构成图元名称、图元组合
的行对位置参数；
(103)根据待申请商标的注册类别，系统自动查询商标禁止信息库，对比计算待申
请商标与商标禁止信息库内容符合情况，对比维度包括商标名称与禁止性名称对比、商标
图片中所包含的字符串及图元数据分别与禁止性字符串数据库和禁止性图元及图元位置
参数数据库进行比对并计算近似度Pjz。
更进一步的，所述近似度Pjz的计算方法为：将待申请商标的名称、商标图形所包
括的字符串、商标图形的图元及位置关系、声音的特征波形与禁止性条款信息库中的信息
做对比，按照符合项的数量进行计算近似概率Pjz；所述字符串包括文字、字母、数字。
进一步的，步骤(2)的具体方法为：
(201)建立存续商标信息库，信息库内容包括：商标名称、注册类别、图样图片、声
音文件、字符串、图元(图元组成及位置数据)、声波、商标持有人、有效状态；其中所述字符
串即为图样包括的由左到右的字符串组成，所述声波即为声音文件的波形数据；
(202)根据待申请商标的名称、商标图形图片或声音文件，系统自动分析出待申请
商标图形中所包括的文字、字母、数字由左到右的字符串、和基本构成图元名称、图元组合
的行对位置参数；
(203)根据待申请商标的注册类别，系统自动查询符合该注册分类的存续商标信
息库，并计算出近似度Pjs。
更进一步的，所述近似度Pjs的计算方法为：将待申请商标的商标分类、名称、字符
串、图元和声波信息项与存续商标信息库的信息做对比，按照符合项的数量进行计算近似
概率Pjs。
本发明的另一方面，还提供了基于人工智能的商标申请成功率自动分析系统，包
括：
禁止对比模块，用于基于人工智能查询判断待申请商标是否属于商标申请的禁止
性条款所规定的内容，并计算近似度，近似度为概率Pjz；
存续对比模块，用于基于人工智能检索判断待申请商标与现有已存续商标的近似
度，存续商标近似度为概率Pjs；
概率模块，用于计算商标申请通过的概率P＝(1-Pjz)+(1-Pjs)；并按照由大到小
的顺序分别列出Pjz和Pjs所关联的信息库的具体信息数据列表。
进一步的，所述禁止对比模块包括：
商标禁止信息库，信息库内容包括：禁止条款名称、禁止性条款内容、禁止性条款
解释、禁止性条款特征、禁止性条款的特征图片、声音文件；
商标分析子模块，用于根据待申请商标的名称、商标图形图片或声音文件，系统自
动分析出待申请商标图形中所包括的文字、字母、数字由左到右的字符串、和基本构成图元
名称、图元组合的行对位置参数；
近似度Pjz计算子模块；用于根据待申请商标的注册类别，系统自动查询商标禁止
信息库，对比计算待申请商标与商标禁止信息库内容符合情况，并计算近似度Pjz。
更进一步的，所述近似度Pjz计算子模块包括禁止库符合项对比单元：用于将待申
请商标的名称、商标图形所包括的字符串、商标图形的图元及位置关系、声音的特征波形与
禁止性条款信息库中的信息做对比，按照符合项的数量进行计算近似概率Pjz；所述字符串
包括文字、字母、数字。
进一步的，所述存续对比模块包括：
存续商标信息库，信息库内容包括：商标名称、注册类别、图样图片、声音文件、字
符串、图元(图元组成及位置数据)、声波、商标持有人、有效状态；其中所述字符串即为图样
包括的由左到右的字符串组成，所述声波即为声音文件的波形数据；
商标分析子模块，用于根据待申请商标的名称、商标图形图片或声音文件，系统自
动分析出待申请商标图形中所包括的文字、字母、数字由左到右的字符串、和基本构成图元
名称、图元组合的行对位置参数；
近似度Pjs计算子模块，用于根据待申请商标的注册类别，系统自动查询符合该注
册分类的存续商标信息库，并计算出近似度Pjs。
更进一步的，所述近似度Pjs计算子模块包括存续库符合项对比单元，用于将待申
请商标的商标分类、名称、字符串、图元和声波信息项与存续商标信息库的信息做对比，按
照符合项的数量进行计算近似概率Pjs。
本发明提出的基于人工智能的商标申请成功率自动分析方法及系统，与现有技术
相比，有益效果为：
商标的申请最为重要的要素是商标名称、类别和图样，因此本发明基于人工智能
系统的商标申请成功率分析系统解决的是自动检索近似名称、类别和图样的存续商标，自
动分析申请商标是否符合商标法相关的禁止性条款，并能够自动计算出近似度、是否违反
商标法禁止性条款要求，进一步计算出申请的成功概率。本发明利用人工智能技术进行商
标申请前的成功率分析，可以大幅提高成功商标申请的概率。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
本发明首先需要建立存续商标的信息库，信息库需要包括：商标名称、注册类别、
图样图片、声音文件、字符串(图样包括的由左到右的字符串组成)、图元(图元组成及位置
数据)、声波(声音文件的波形数据)、商标持有人、有效状态。其次需要建立商标禁止信息
库，信息库需要包括：禁止条款名称、禁止性条款内容、禁止性条款解释、禁止性条款特征、
禁止性条款的特征图片、声音文件。
需要说明的是，商标存续信息库对比现有技术中商标检索平台及商标库的创新是
除了现有商标信息的存储而且要存储构成该商标的图元信息数据、字符串信息数据、图元
字符串相对位置数据，后面的三个数据项是现有商标存储当中所没有的。现有技术中对于
存续商标信息的检索仅仅检索名称、对商标图片的描述信息和商标图片，而本发明新的检
索方式则会深入到构成商标图案的图元、字符串和相对位置关系三个重要深度要锁对比。
另外需要说明的是，商标存续信息库还包括了图形的显著性数据库和字符显著性
数据库：
1、图形的显著性数据库：按照百科全书的分类方法建立动物、植物、卡通形象、图
形数据库，该数据存储的是图案、图元、图元相互之间的位置信息、图案中英文描述、命名。
2、字符显著性数据库：建立中文词典库、英文词典库、常见符号库。
人工智能系统判断商标申请成功率的方法步骤是：1、填写商标名称；2、选择商标
注册类别(可以多选)；3、上传商标图形图片或声音文件；4、系统自动分析出代申请商标图
形中所包括的文字、字母、数字由左到右的字符串、和基本构成图元名称、图元组合的行对
位置参数；5、系统自动查询商标禁止信息库，对比计算待申请商标与商标禁止信息库内容
符合情况，并计算近似度，近似度为概率Pjz，不违背禁止性条款的成功概率P1＝1-Pjz；6、
系统以商标注册分类为条件，系统自动查询符合该注册分类的存续商标信息库，并计算出
近似度，存续商标近似度为概率Pjs，商标不近似的概率为P2＝1-Pjs；7、计算商标申请通过
的概率P＝P1+P2；8、按照有大到小的顺序分别列出Pjz和Pjs所关联的信息库的具体信息数
据列表。
禁止性条款库检索对比的是待申请商标的名称、商标图形所包括额字符串(文字、
字母、数字)、商标图形的图元及位置关系、声音的特征波形与禁止性条款信息库中的信息
做对比，按照符合项的数量进行计算近似概率Pjz。
商标近似度对比的是存续商标信息库，对比的内容包括商标分类、名称、字符串、
图元和声波信息项，按照符合项的数量进行计算近似概率Pjs。
以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在
本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护
范围之内。