[发明专利]一种基于多相似度特征计算的中文商标名称相似判别方法

说明书

本发明公开了一种基于多相似度特征计算的中文商标名称相似判别方法，包括以下步骤：步骤1：首先对已注册商标进行指纹计算，指纹包括字形编码，字音编码；步骤2：字形编码为根据汉字的笔画、五笔、郑码、GBK码表示形式，对商标名称中所有汉字按对应编码获得相应指纹编码值；步骤3：字音编码为根据汉字的汉语拼音全拼，对商标名称中所有汉字进行相应指纹标识；步骤4：同已注册商标类似，对待注册商标进行字形编码、字音编码。本发明，基于传统商标名称相似度评价存在的不足，提出一种基于多相似度特征的判别方法，并结合已注册商标数据，提供商标名称是否相似的判别预测。

技术领域

本发明涉及知识产权服务技术领域，具体为一种基于多相似度特征计算的中文商标名称相似判别方法。

背景技术

商标侵权一直是知识产权领域的重要社会问题，国家为了遏制商标侵权行为，通过提交审查、法律保护等方式来保护企业的商标权益。尽管如此，在判定商标名称的相似度以致是否构成侵权的评判上依然没有好的方式。公众对于商标名称的理解是否构成误认或者含义联想属于主观判断行为，无法用准确的客观规则做评价。

目前，知识产权服务机构普遍采用的相似度判断方法为字音相同或相近，商标名称中含有相同的字、短语等。这种方法可以解决部分商标相似判断，如字音相同：华为、华维，包含相同字：法拉莉、法拉利等。但由于汉字的造字方式及引申含义等复杂性，导致很多商标名称无法仅从这些规则来判断。

随着近几年人工智能方法在各个领域的成功运用，近期各类智能系统与知识产权服务领域的结合也得到了很快的发展。本案例基于多相似度特征进行商标名称相似度的判别及评级，并结合已注册商标数据，对算法进行验证测试。相较于传统相似度比较精度有大幅提高。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多相似度特征计算的中文商标名称相似判别方法，基于传统商标名称相似度评价存在的不足，提出一种基于多相似度特征的判别方法，并结合已注册商标数据，提供商标名称是否相似的判别预测。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多相似度特征计算的中文商标名称相似判别方法，包括以下步骤：

步骤1：首先对已注册商标进行指纹计算，指纹包括字形编码，字音编码；

步骤2：字形编码为根据汉字的笔画、五笔、郑码、GBK码表示形式，对商标名称中所有汉字按对应编码获得相应指纹编码值；

步骤3：字音编码为根据汉字的汉语拼音全拼，对商标名称中所有汉字进行相应指纹标识；

步骤4：同已注册商标类似，对待注册商标进行字形编码、字音编码；

步骤5：使用待注册商标名称，在注册商标名称中进行检索，检索方式为五笔、郑码、GBK、计算笔画、全拼等特征的Levenshtein编辑距离，在每一个特征上编辑距离相差不超过阈值tl的名称作为候选相似商标；

步骤6：使用partial similarity、token set similarity、jarow winklersimilarity相似度计算算法，分别计算待匹配名称与步骤5中的候选商标名称在笔画、郑码、全拼等特征上的相似度simb、simz、simpy；

步骤7：取步骤6中每一个候选商标计算获得的三类相似度Psimb、Psimz、Psimpy、Tsimb、、Tsimz、Tsimpy、Jsimb、JJsimz、Jsimpy，分别取这些相似度的均值Smean和最大值Smax；

步骤8：对步骤7中计算得到的均值Smean和最大值Smax，与阈值tm和ta进行比较，若Smean＝tm且Smax＝ta，则认为待匹配名称与此注册商标相似度较高。

优选的，所述步骤5：tl取1-3之间某一个整数。

优选的，所述步骤8：ta取0.7-0.99之间数值。