Особенности экспертизы заявок на изобретения в области обработки текстовой информации

УДК: 347.77.012:001.894.2

Василий Александрович Рентеев

начальник отдела измерительной техники и информационных технологий (28) ГБУ «Федеральный институт промышленной собственности» vasalrenteev@rupto.ru

Аннотация.Изобретения в сфере информационных технологий, в частности, в области обработки текстовой инфор­мации, в процессе экспертизы всегда ставили много вопросов перед изобретателями. Чтобы успешно запатентовать свою разработку в этой области, изобретателям нужно учитывать требования, предъявляемые к таким решениям. Пре­жде всего, следует найти тот индикатор, который указывает на технический характер патентуемого решения, и пока­зать, что при его осуществлении будет достигаться объективный технический эффект. Статья посвящена решению данного вопроса путем анализа правоприменительной практики изобретений в области обработки текстовой инфор­мации и семантического анализа текста.

Ключевые слова: изобретение, патент, информационные технологии, текстовая информация, семантический, техниче­ский результат, технический характер, компьютерный, алгоритмический.

Правоприменительная практика рассмотрения заявок на изобрете­ния во многом зависит от области, к которой относится та или иная за­явка. В каждой сфере имеются свои характерные особенности, которые определяют процесс проведения экспертизы заявки по существу. На­пример, при экспертизе изобрете­ний в области механики эксперты уделяют основное время детальному информационному поиску; в случае с изобретениями в сфере медицины анализируется достаточность рас­крытия изобретения в материалах заявки; изобретения в области энер­гетики проверяют на реализуемость. Свои особенности рассмотрения есть и у заявок на изобретения в об­ласти информационных технологий.

ИТ-решения часто подразумевают использование программ для ЭВМ, а также математических моделей. Сами по себе программы для ЭВМ и математические методы не охраня­ются в качестве изобретений, но как изобретения могут быть защищены способы использования алгоритмов, реализуемых на ЭВМ, — если они бу­дут обеспечивать достижение объек­тивно проявляющегося технического эффекта. Однако показала практи­ка, что грань между техническими и неохраноспособными решениями в сфере ИТ весьма узка и не всегда заметна даже опытным изобретате­лям. Одной из наиболее проблемных областей с позиции доказательства технического характера поданной за­явки являются ИТ-решения в области обработки текстовой информации или семантического анализа текста.

В этой статье мы объясним, почему при патентовании ИТ-изобретений возникают вопросы, приведем приме­ры из правоприменительной практики и расскажем, как правильно оформ­лять заявки на изобретения в сфере обработки текстовой информации.

Прежде чем перейти к анализу прак­тики рассмотрения заявок на изо­бретения в области ИТ, связанные с обработкой текстовой информации, необходимо рассмотреть действую­щее патентное законодательство, ре­гламентирующее процесс проверки принципиальной патентоспособно­сти этих решений.

В пункте 5 статьи 1350 Гражданского кодекса РФ [1] сказано, что не являют­ся изобретениями открытия, научные теории и математические методы, решения, касающиеся только внеш­него вида изделий и направленные на удовлетворение эстетических по­требностей, правила и методы игр, интеллектуальной или хозяйствен­ной деятельности, программы для ЭВМ и решения, заключающиеся только в представлении информа­ции. При этом такие объекты не могут быть отнесены к изобретениям толь­ко в случае, когда заявка на выдачу патента на изобретение касается этих объектов как таковых.

Более конкретно этот вопрос рас­смотрен в пункте 50 «Правил» [2]. В нем сказано, что изобретение при­знается относящимся к объектам, не являющимся изобретениями как та­ковыми, в двух случаях: если родовое понятие, отражающее назначение изобретения, приведенное в форму­ле изобретения, или все признаки, которыми заявленное изобретение охарактеризовано в формуле изо­бретения, являются признаками этих объектов. Два указанных критерия разделены союзом «или», то есть для признания решения неохраноспо­собным достаточно, чтобы оно соот­ветствовало хотя бы одному из этих критериев.

Помимо этого, существует еще одно условие — индикатор, что решение не является техническим, а значит, не может быть защищено в качестве изобретения. Это условие отражено в п. 59 Правил и гласит, что решение нельзя запатентовать в связи с несо­ответствием условию первого абзаца пункта 1 статьи 1350 Гражданского кодекса: все признаки, которыми за­явленное изобретение охаракте­ризовано в формуле изобретения, обеспечивают получение результата, который не является техническим.

Таким образом, о техническом харак­тере заявленного решения заметнее всего говорит результат, который по­лучается при его реализации. При этом важно оценить не только внеш­нюю формулировку результата, но и тщательно проанализировать, за счет чего он достигнут. Иногда ре­зультат, на первый взгляд, может вы­глядеть как объективно достигаемый технический эффект, при анализе пу­тей его достижения выясняется, что он получен не за счет характеристик используемых средств, а из-за иных факторов — например, из установ­ленных правил, вытекающих из норм русского языка, или математического алгоритма обработки информации. Тогда решение нельзя будет отнести к изобретениям с точки зрения поло­жений пункта 1 статьи 1350 Граждан­ского кодекса.

В конце мая 2024 года в действие введено новое патентное законода­тельство в области правовой охраны изобретений в сфере ИТ [3]. И хотя указанные нормы Правил ИЗ изме­нились, правоприменительная прак­тика, проанализированная в этой статье, остается актуальной при рас­смотрении заявок на изобретения, которые в будущем будут поданы на экспертизу в Роспатент. В соответ­ствии с новой редакцией Правил ИЗ, к нетехническим могут быть отнесе­ны только те решения в области ИТ, в которых в родовом понятии фор­мулы будет прямо указано, что заяв­ленное решение представляет собой программу для ЭВМ. Если объектом изобретения будет «Устройство», «Комплекс» или «Способ», решение будет отнесено к техническим, охра­няемым в качестве изобретения. По­лучение патента для таких изобрете­ний будет зависеть от проведенного патентного информационного поис­ка, который определит, отвечает ли изобретение таким условиям патен­тоспособности как «новизна» и «изо­бретательский уровень».

Однако по новым правилам, если решение не является изобретением с точки зрения пункта 5 статьи 1350 Гражданского кодекса, а его призна­ки обеспечивают результат нетехни­ческого характера, такие признаки по-прежнему не будут учитываться при проведении информационно­го поиска. Как следствие, замечания к материалам заявки, из которых сде­лан вывод о нетехническом характе­ре заявленных решений, будут учте­ны также при рассмотрении новых заявок на ИТ-изобретения, в частно­сти, в области семантической обра­ботки текста.

Так почему же при проверке прин­ципиальной патентоспособности изобретений в сфере IT наиболее серьезные споры возникают в слу­чае с решениями для обработки тек­стовой информации? Дело в том, что большинство таких изобретений от­носятся к «способам» и не подразу­мевают использование специализи­рованного компьютера, оснащенного особыми техническими средствами. А значит, нельзя сказать, что «спо­соб обработки текста» подразумева­ет действия, которые можно связать с изменением конструкции средства, используемого для осуществления обработки. Сам по себе факт приме­нения компьютера для вычислений не говорит о том, что решение яв­ляется техническим, поскольку ком­пьютер — стандартное средство для проведения расчетов, а не предмет изобретения. Поэтому для решений в области обработки текста и его се­мантического анализа важно найти индикатор, указывающий на техниче­ский характер этих решений, и пока­зать, что их можно защитить как изо­бретения с позиции указанных выше критериев.

В соответствии со сложившейся пра­воприменительной практикой алго­ритмические решения в области IT могут быть отнесены к техническим, если они представляют собой алго­ритмы, которые позволяют особым образом управлять «железом» ком­пьютера или получать информацию о реальном объекте на основании его параметров.

В первом случае решения в обла­сти обработки текста могут быть отнесены к техническим, если они обеспечивают нестандартное взаи­модействие между узлами компью­тера. Например, данные, записан­ные в постоянное запоминающее устройство, не сразу передаются на процессор для обработки, а за­писываются в оперативную память и передаются на процессор паке­тами заданного размера при посту­плении тактирующего сигнала, свя­занного с количеством символов, содержащихся в обрабатываемом тексте. В этом случае «техническим индикатором» предложенного ре­шения является более рациональ­ная загрузка узлов компьютера, благодаря чему данные могут быть обработаны быстрее. При этом ско­рость обработки обеспечивается не за счет использования более эф­фективного математического алго­ритма, написанного человеком, а за счет учета объективных технических параметров узлов используемого вычислительного средства.

Во втором случае решения в области обработки текста могут быть отнесе­ны к техническим, если текст обра­батывается в привязке к какому-либо материальному объекту, и обработка позволяет получить новую информа­цию об объекте, которая может быть проверена при помощи объективных технических средств. Так, например, в качестве материального объекта может выступать документ пользо­вателя, а в качестве информации — текст, удостоверяющий подлинность документа на основании разметки, которая считывается исключитель­но ЭВМ. В этом случае индикатором технического характера предло­женного решения является то, что человек в процессе осуществления творческой деятельности не может реализовать изобретение в соответ­ствии с предложенным алгоритмом, так как этот алгоритм адаптирован исключительно для использования техническим средством — ЭВМ. Но в этом случае следует быть осто­рожными. Если анализ документа сведется исключительно к анализу смыслового содержания текста, на­пример, повторяемости каких-ли­бо отдельных слов, содержащихся в словаре, то такое решение следует отнести к методам интеллектуаль­ной деятельности, реализованным ЭВМ с использованием соответству­ющей программы, и ему не может быть предоставлена правовая охра­на в качестве изобретения.

После того, как мы рассмотрели ос­новную нормативную базу, которая используется для целей провер­ки IT-решений в области обработ­ки текстовой информации, а также определились с теми индикаторами, которые указывают на технический характер решения в данной области техники, проанализируем несколько конкретных примеров из реальной практики рассмотрения заявок на изобретения. Первый из таких при­меров иллюстрирует ситуацию, ког­да заявка на изобретение составле­на правильно и вопрос у экспертизы относительно того, что заявленное решение не является техническим, не возник. Второй из приведенных примеров характеризует ситуацию, когда в процессе экспертизы по существу возникли вопросы отно­сительно технического характера решения, но заявитель сумел скор­ректировать формулу и привести ар­гументы, которые изменили мнение экспертизы о том, что заявленное решение не может быть отнесено к изобретениям. Оба указанных при­мера можно назвать «положительны­ми примерами».

Однако, помимо положительных при­меров, не менее важно рассмотреть и тот случай, когда материалы заявки не позволили сделать вывод о том, что заявленное решение имеет тех­нический характер, и патент на изо­бретение не был получен. Поэтому также приведен третий, «отрицатель­ный» пример, анализ которого позво­лит учесть ошибки, допущенные при оформлении заявки в области обра­ботки текстовой информации.

Пример 1

Патент РФ на изобретение № 2817524 (заявка № 2023114596) «Способ и си­стема генерации текста» [4]. Этот па­тент был выдан со следующей редак­цией первого независимого пункта формулы: «Способ генерации текста, выполняемый по меньшей мере од­ним вычислительным устройством, и содержащий этапы, на которых:

a) получают входные данные, содер­жащие исходный текст на есте­ственном языке и целевой стиль генерируемого текста;

b) осуществляют кодирование исход­ного текста, причем в ходе кодиро­вания выполняют по меньшей мере токенизацию текстовых данных;

c) выполняют векторизацию токенов, полученных на этапе «b»;

d) осуществляют обработку вектор­ных представлений токенов исход­ного текста, полученных на этапе «с», с помощью модели машинного обучения на базе нейронной сети, обученной на стилизованных в со­ответствии с заданным целевым стилем текстовых данных, в ходе которой осуществляется форми­рование массива векторизованных стилизованных текстов;

e) осуществляют декодирование каждого векторизованного сти­лизованного текста из массива, полученного на этапе «d», причем в ходе декодирования выполняют по меньшей мере преобразование векторизованного стилизованного текста в токены и детокенизацию;

f) выполняют фильтрацию массива стилизованных текстов, получен­ных на этапе «е»;

g) ранжируют отфильтрованные стили­зованные тексты на основе попар­ного расстояния между исходным текстом и каждым из возможных стилизованных текстов и лингвисти­ческой приемлемости каждого из возможных стилизованных текстов;

h) генерируют стилизованный текст на основе данных, полученных на этапе «g».

В качестве результата, достигаемо­го от осуществления этого решения, указано «повышение семантической точности генерации стилизованного текста из исходного текста, а также обеспечение возможности генера­ции множества стилизованных тек­стов из одного исходного».

Приведенный пример иллюстрирует наиболее благоприятный для заяви­теля случай. На стадии экспертизы по существу не возникло вопросов относительно технического характе­ра такого решения, и было принято решение о выдаче патента с перво­начальной формулой.

В основе принятого положительного решения лежит тот факт, что при осу­ществлении действий описанного способа имеется конкретный «объ­ект», наличие которого можно объ­ективно отследить, — файл с новым сгенерированным текстом. Во-вто­рых, в процессе обработки текста используют специальные маркеры, которые могут быть обработаны толь­ко компьютером, то есть произведе­на разметка текста, адаптированная исключительно под возможности ис­пользуемого технического средства, в качестве которого выступает ЭВМ. Например, кодирование исходного текста с получением токенизиро­ванных текстовых данных, их оценка с использованием искусственного интеллекта и последующее декоди­рование текста может быть осущест­влено только компьютером. В этом случае в основе предложенного ре­шения лежит не анализ смыслового содержания текста, который может быть осуществлен человеком с уче­том его умственных способностей, а анализ токенов, которые имеют структуру, предназначенную исклю­чительно для обработки ЭВМ.

Еще одним и, пожалуй, главным ос­нованием для принятия решения о выдаче патента послужил характер указанного в материалах заявки ре­зультата. Как было ранее отмечено, в качестве основного технического результата выступает «повышение семантической точности генерации стилизованного текста из исходного текста». Любой текст представляет собой совокупность информации и, соответственно, семантическая точ­ность при генерации нового текста из исходного подразумевает сохра­нение этой информации, которая мо­жет быть объективно проверена. Кро­ме того, этот результат достигается за счет определенной разметки текста, которая может интерпретирована только компьютером. Поэтому такой результат может быть отнесен к тех­ническим.

На основании изложенного был сде­лан вывод, что заявленное решение является техническим, и, поскольку информационный поиск не выявил аналогичных решений, было принято решение о выдаче патента. В соот­ветствии с нововведениями, которые вносятся новыми нормативными до­кументами, все признаки вышеприве­денной формулы изобретения будут приниматься во внимание в процес­се проведения информационного поиска.

Пример 2

Патент РФ на изобретение № 2795870 (заявка № 2022103849) «Способ определения и классифи­кации понятия исходя из контекста его употребления» [5]. Этот патент был выдан со следующей редакцией независимого пункта формулы: «Спо­соб определения неблагоприятных явлений по неструктурированным текстовым записям историй болезни пациентов, заключающийся в том, что анализируются неструктурирован­ные текстовые записи электронных историй болезни пациентов с помо­щью алгоритма определения и клас­сификации медицинского понятия, характеризующего неблагоприятное явление, исходя из контекста его упо­требления». Указанный способ со­держит следующие этапы:

• из различных источников инфор­мации получают неструктуриро­ванные текстовые медицинские данные;
• полученные текстовые данные объединяют во множество текстов;
• осуществляют токенизацию тек­стов на слова;
• удаляют слова, встречающиеся реже заданного числа раз;
• оставшиеся слова приводят к начальной форме и исправляют в них опечатки;
• идентифицируют определяемое медицинское понятие во множе­стве оставшихся слов и именуют его;
• выбирают меру контекстной бли­зости между определяемым ме­дицинским понятием и оставши­мися словами и задают пороговое значение выбранной меры кон­текстной близости;
• удаляют слова, для которых мера контекстной близости ниже за­данного порога;
• в оставшихся словах, для которых мера контекстной близости выше заданного порога, определяют ча­сти речи, при этом:

*в отобранных существительных находят категории, обобщаю­щие определяемое понятие;

*в отобранных прилагательных находят признаки, характери­зующие и классифицирующие определяемое понятие;

*в отобранных глаголах нахо­дят признаки определяемого понятия, указывающие на его функции;

• дают определение идентифици­руемому медицинскому понятию, используя его наименование и вышеуказанные обобщающие категории, характеризующие при­знаки и функции;
• классифицируют определяемое медицинское понятие, используя классифицирующие признаки, тем самым формируя классифи­катор;
• на основе вышеуказанного алго­ритма выявляют неблагоприятные явления, сопутствующие заболе­ванию или медицинскому вмеша­тельству, в электронной истории болезни пациента.

В качестве результата осуществле­ния этого решения указано «повы­шение объективности выбора наи­менования и обобщающих категорий определяемого понятия, а также повышение релевантности харак­теризующих и классифицирующих признаков и функций определяе­мого понятия за счет минимизации человеческого фактора с помощью математического моделирования и алгоритмизации анализа контекст­ных и семантических отношений между определяемым понятием, обобщающими определяемое поня­тие категориями, характеризующими и классифицирующими признаками и функциями определяемого поня­тия, реализованными в компьютер­ных программах».

На стадии проведения экспертизы этого решения по существу возникли вопросы относительно того, являет­ся ли оно техническим. В частности, экспертиза отметила, что заявлен­ный способ реализован в программ­ном исполнении, предназначенном для извлечения необходимых слов и сочетаний на основе анализа их смыслового содержания. Также экс­пертиза посчитала, что указанный результат не имеет технического ха­рактера, поскольку заключается толь­ко в получении одной информации о «выявлении определения того или иного слова и выбора наиболее ча­сто встречающейся формулировки» из другого «текста, в котором содер­жится набор слов, имеющих в сово­купности определенное смысловое содержание» и достигается за счет применения программ, в основе ко­торых лежит анализ смыслового со­держания текста.

Однако в ответ на вопросы, постав­ленные экспертизой, заявитель скор­ректировал формулу изобретения, а также привел аргументы, которые изменили первоначальное мнение экспертов. Так, заявитель отметил, что осуществление предложенного способа с использованием компью­терной программы не означает, что этот способ представляет собой ис­ключительно программу. Также зая­витель подчеркнул, что обрабатыва­емый текст не является абстрактным объектом, а представляет собой не­отъемлемую часть конкретного доку­мента — электронной медицинской карты пациента. Следовательно, се­мантический анализ текста в этом до­кументе позволит получить информа­цию о реальном объекте — состоянии здоровья пациента, которое является вполне объективной характеристи­кой. И главное, заявитель уточнил ре­зультат на основании первоначаль­ных материалов заявки, указав, что в основе заявленного решения лежит такой объективный технический эф­фект, как «повышение точности иден­тификации неблагоприятных явлений по неструктурированным текстовым записям истории болезни пациента с помощью алгоритма определения классификации медицинского поня­тия, характеризующего неблагопри­ятное явление, исходя из контекста его употребления».

После проведения анализа приве­денных доводов заявителя и инфор­мационного поиска в отношении всей совокупности признаков скоррек­тированной формулы было принято решение о выдаче патента на изо­бретение. Технический характер рас­сматриваемого решения в приведен­ном случае обусловлен тем, что в нем не производят анализ абстрактного текста, а анализируют конкретные объекты — отдельные неструктури­рованные электронные записи исто­рии болезни пациента (электронные текстовые файлы), составляющие его электронную медицинскую карту, имеющие определенные параметры и разный формат записи, и по ре­зультатам соответствующего анали­за выявляют объективные факторы, связанные с состоянием реального объекта (пациента) — определяют не­благоприятные явления, сопутствую­щие заболеванию или медицинскому вмешательству. Кроме того, техниче­ский характер предложенного ре­шения подтверждается результатом, достигнутым от использования этого изобретения. Указанный результат заключается в повышении точности идентификации неблагоприятных явлений по неструктурированным текстовым записям истории болез­ни пациента с помощью алгоритма определения классификации меди­цинского понятия, характеризующего неблагоприятное явление, а именно оценки состояния здоровья пациен­та. Таким образом, в основу предложенного решения положено опреде­ление состояния здоровья пациента путем обработки разрозненных элек­тронных текстовых записей, которые по отдельности не позволяли оценить его состояние. Благодаря тексто­вой обработке собранной воедино неструктурированной информации появилась возможность на практике объективно оценить текущее состоя­ние пациента. Такой результат имеет технический характер.

Пример 3

Заявка на изобретение № 2020136944 «Способ сокращенного набора и сжатия текстов, написанных на язы­ках с использованием алфавитных письменностей», опубликованная 16 июня 2022 года [6]. Эта заявка была подана со следующей редакцией первого независимого пункта фор­мулы: «Реализуемый компьютером способ сжатия текстов, написанных на языке с использованием алфавит­ной письменности с полным пред­ставлением гласных путем замены полных словоформ или сочетаний словоформ в тексте сокращениями, ассоциированными с соответствую­щими полными словоформами или сочетаниями словоформ:

• при этом сокращения автома­тически разрабатываются над­лежащим образом запрограм­мированным компьютером для статистически наиболее частых словоформ и сочетаний слово­форм таким способом, что разрабатываемые сокращения не составляют значимые словофор­мы определенного языка, для ко­торого они разрабатываются;
• каждой сокращенной словофор­ме или сочетанию словоформ присваивается только одно уни­кальное и исключительное со­кращение, которое основано на буквах, содержащихся в этой сокращенной словоформе или словосочетании, в соответствии с порядком, в котором эти буквы представляются в сокращенной словоформе или словосочетании;
• при этом для определенной сло­воформы или сочетания слово­форм:

*во-первых, компьютером раз­рабатывается однобуквенное сокращение;

*во-вторых, компьютером раз­рабатывается двухбуквенное сокращение;

*в-третьих, компьютером раз­рабатывается трехбуквенное сокращение;

*причем однобуквенное, двухбуквенное и трехбуквен­ное сокращения словоформ или сочетаний словоформ, применяемых соответственно, выбираются компьютером со­гласно статистической часто­те словоформ или сочетаний словоформ таким способом, который обеспечивает мате­матически наиболее эффек­тивный процесс сокращения текста на основании статисти­ческой частоты в текстах на разговорном языке, в текстах при электронной связи или в текстах судебных решений;

*причем замена полной сло­воформы или сочетания сло­воформ сокращением не вы­полняется компьютером, если сокращение, удовлетворяю­щее вышеупомянутым усло­виям, не может быть найдено; причем способ дополнительно содержит этап, на котором со­храняют сжатый текст в элек­тронном формате или переда­ют сжатый текст электронным способом посредством ком­пьютера».

Результат, достигаемый от осу­ществления заявленного решения, выявленный при анализе рассма­триваемой заявки, заключается в представлении пользователю ин­формации в сокращенном виде ис­ходя из норм грамматики русского языка.

Представленное выше изобретение иллюстрирует собой «отрицатель­ный пример», так как по результатам экспертизы было принято решение об отказе в выдаче патента. В этом случае в основе вывода о нетехни­ческом характере предложенного решения лежит то, что действия про­изводятся с абстрактным текстом, который «не привязан» ни к какому материальному объекту, и, соответ­ственно, не служит для определения его объективных параметров. Сам по себе процесс сокращения текста, содержащего словоформы, является следствием операций, выполняемых по определенным правилам интел­лектуальной деятельности, которые могут быть осуществлены как чело­веком, так и компьютером с исполь­зованием программы, сокращающей слова в соответствии с правилами грамматики русского языка. При этом в данном решении компьютер лишь обеспечивает возможность повышения скорости сокращения словоформ при помощи математи­ческого алгоритма, то есть исполь­зуется по прямому назначению и не предполагает функционирование в каком-либо ином формате взаимо­действия.

Также вывод о том, что заявленное решение является нетехническим, подтверждает и указанный в мате­риалах заявки результат. Он дости­гается лишь благодаря соблюдению определенного порядка при работе с абстрактными текстовыми данны­ми на основе установленных правил с помощью стандартизированных средств ЭВМ. В частности, чем боль­ше сократится текст в процессе ум­ственных операций по сокращению словоформ, тем меньше простран­ства на печати он будет иметь и тем меньший объем электронного про­странства он будет требовать.

В случае этой заявки не представ­лялось возможным скорректировать формулу изобретения и результат, объективно достигаемый от осу­ществления этой заявки, и было принято решение об отказе в выда­че патента.

Дополнительно следует отметить: если подобная заявка будет рас­сматриваться в рамках нового па­тентного законодательства, при­веденное в ней решение также не сможет получить правовую охрану в качестве изобретения. Согласно положениям новых нормативных документов, такое изобретение бу­дет признано техническим реше­нием и в отношении него будет проведен информационный поиск, однако такой поиск будет проведен в объеме неполной характеристики решения. Так, в процессе указанно­го информационного поиска будут приняты во внимание признаки, ха­рактеризующие родовое понятие формулы, и признаки, отражающие наличие ЭВМ для обработки текста. Все остальные признаки формулы, характеризующие процесс сокра­щения текста на основании норм русского языка, будут отнесены к признакам, характеризующим иное решение, не являющееся изобре­тением с точки зрения положений пункта 5 статьи 1350 Гражданского кодекса, и не будут приняты во вни­мание при проведении упомянутого выше информационного поиска.

Резюмируя приведенные примеры, можно сделать определенные выво­ды и дать следующие рекомендации изобретателям, оформляющим заяв­ки на выдачу патентов в области об­работки текстовой информации.

1. Всегда нужно помнить, что изобре­тение — это прикладное решение, привязанное к конкретному мате­риальному объекту или процессу. Для изобретений в области ИТ, ха­рактеризующих алгоритмические компьютернореализуемые решения, в качестве такого объекта мо­жет выступать, например, файл или иной электронный документ, а в качестве процесса — особенно­сти работы узлов компьютера. Поэ­тому при формулировке признаков в формуле изобретения необхо­димо акцентировать внимание на прикладном значении программ­ного продукта. В связи с этим в ро­довом понятии формулы и далее по ее тексту необходимо отразить вы­шеуказанный материальный объект или объективный технический про­цесс, например, процесс обработ­ки текста, связанный с проверкой подлинности того или иного удо­стоверяющего документа. Такое от­ражение может быть выполнено как в явном, так и в косвенном виде пу­тем указания технической функции, которую выполняет реализующий ее программный модуль.

2. Основным индикатором техниче­ского характера решения является характер результата, достигаемо­го от осуществления заявленного изобретения. Поэтому результат должен быть изложен в материа­лах заявки так, чтобы он характе­ризовал объективный технический процесс либо достигался при по­мощи технических средств. В по­следнем случае важно показать, что этот результат достигается за счет использования технических особенностей ЭВМ или объектив­ных технических особенностей объекта, применительно к кото­рому обрабатывается текстовая информация, например, обеспе­чен определенный порядок вза­имодействия узлов электронной вычислительной машины или реализована такая разметка текста, которая может быть проанализи­рована только компьютером.

3. Помимо того, что результат, дости­гаемый от осуществления заяв­ленного изобретения, должен быть техническим, необходимо четко показать причинно-следственную связь между данным техническим результатом и признаками, от­раженными в независимых пун­ктах формулы. В тексте описания изобретения требуется проде­монстрировать, что те признаки, которые приведены в формуле, устраняют объективные техниче­ские недостатки средства-прото­типа, и благодаря им в заявленном техническом решении будут объективно проявляться новые техниче­ские свойства. Это утверждение должно быть проиллюстрировано примерами, которые будут понятны для среднего специалиста в дан­ной области техники.

Список литературы

1. Гражданский кодекс РФ. Часть четвертая, введенная в действие Федеральным законом от 18 декабря 2016 года № 213-ФЗ, вступившая в силу 1 января 2008 года, с изменениями и дополнениями по состоянию на 30 января 2024 года.

2. Правила составления, подачи и рассмотрения документов, являющихся основанием для совершения юридически значимых действий по государственной регистрации изобретений, утвержденные приказом Минэкономразвития России от 21 февраля 2023 года № 107, зарегистрированным в Минюсте России 17 апреля 2023 года за № 73064, опубликованным 18 апреля 2023 года и введенным в действие 29 апреля 2023 года.

3. Приказ Минэкономразвития России от 15 марта 2024 года № 148 «О внесении изменений в некоторые приказы Минэкономразвития России по вопросам государственной регистрации изобретения и полезной модели, а так­же проведения предварительного информационного поиска изобретения и полезной модели» (зарегистрирован 13 мая 2024 года за № 78120).

4. Патент № 2817524 «Способ и система генерации текста»: заявка № 2023114596: заявл. 2 июня 2023 года; опубл. 16 апреля 2024 года / М.И. Тихонова; заявитель, патентообладатель — публичное акционерное общество «Сбербанк России» (ПАО Сбербанк)» — 24 с.

5. Патент № 2795870 «Способ определения и классификации понятия исходя из контекста его употребления»: заявка № 2022103849: заявл. 15 февраля 2022 года; опубл. 12 мая 2023 года / Г.В. Данилов и др.; заявитель, патентооблада­тель — Г.В. Данилов — 18 с.

6. Заявка № 2020136944 «Способ сокращенного набора и сжатия текстов, написанных на языках с использованием алфавитных письменностей», заявл. 2 мая 2019 года; опубл. 16 июня 2022 года / С.С. Хубен (BG), З.С. Хубен (BG); заявитель, патентообладатель — АББТАЙП ЛТД (BG) — 3 с.