对比文件的名称：2009-05-07_US2009119246A_发明申请_US20090119246A1 AUTOMATED CAPTURE OF INFORMATION GENERATED AT MEETINGS
目标专利的名称：363在语义上融合上下文推断CN104823433B
本次调用的模型名称：深度分析模型
| 技术特征描述及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **A**：在计算装置处使用来自与移动装置相关联的至少一个数据源的上下文相关数据确定第一上下文类别《隐含公开》 | [0025] 所述数据可以对应于由会议参与者携带的移动设备捕获的数据，包括手机、个人数字助理(PDA)、笔记本电脑、数码录音机、数码相机、摄像机和智能手表等。进一步，收集组件110可以从会议区域中的设备收集数据，包括但不限于视频会议和电话会议系统及其组件。在一个实例中，捕获的数据可以对应于设备感测到的数据，包括图像、音频和/或视频。<br>[0033] 系统200包括会议识别组件210，其能够自动、半自动和/或手动识别会议的发生，以便激活会议记录。会议识别组件210可以通过多种方式提供这种功能。在一个实例中，可以通过访问存储在用户设备或设备用户服务帐户上的日历信息来识别会议。例如，如果当前时间和日期安排了会议，则可以识别出会议的发生。<br>[0034] 此外或替代地，可以利用位置信息。如果设备包含位置信息（例如，全球定位系统(GPS)），会议识别组件210可以确定当前设备位置是否与指定的会议位置匹配。如果位置匹配，则识别出会议。<br>[0035] 此外，会议识别组件210可以采用网络嗅探，其中利用设备上的网络接口（例如，蓝牙、以太网、WiFi……）来读取网络流经设备附近的数据包中的机器和/或用户名。如果这些名称类似于预期出席会议人员的机器和/或用户名，则会议识别组件210可以确认会议确实正在进行。 | 对比文件公开了利用移动设备（如手机、PDA、笔记本电脑）上的数据源（如日历、GPS、网络接口）来“识别会议的发生”或“确认会议确实正在进行”。根据目标专利说明书[0002]段，其方法包括“确定第一上下文类别”。说明书[0018]段明确举例“用户上下文”包括“用户位于的地点的类型（例如，办公室、会议室…）或用户处于的情形的类型（例如，会议…）”。“会议”显然是目标专利所涵盖的一种“上下文类别”。对比文件利用设备数据源（日历、位置、网络嗅探）来确定“会议”这一上下文事件，这与目标专利中“使用来自…数据源的上下文相关数据确定第一上下文类别”的技术手段在本质上是相同的。虽然对比文件未使用“上下文类别”这一术语，但其“识别会议”实质上就是确定了一种特定的上下文状态（会议）。因此，本领域技术人员能够从对比文件中毫无疑义地得出“使用数据源确定特定上下文（会议）”的技术方案，这属于对技术特征A的实质公开。考虑到对比文件的直接目的就是会议识别，其作用与目标专利中确定上下文类别以用于后续处理的作用相同。因此，该技术特征被对比文件**直接公开**。 |
| **B**：在所述移动装置处至少部分通过融合所述第一上下文类别及不同于所述第一上下文类别的第二上下文类别来确定融合类别，《未公开》 | 未发现相关描述。 | 目标专利的技术特征B的核心在于“融合”两个不同的上下文类别（第一和第二上下文类别）以产生一个新的“融合类别”。对比文件全文专注于捕获、处理、索引和关联与“会议”相关的单一主题信息。虽然对比文件提到了“关联”或“上下文化”（contextualize）数据，例如将会议数据与项目、团队、活动等其他背景信息关联（见[0045], [0063]），但这种关联是为了给单一主题（会议）的数据添加额外的元数据或标签，以便于检索，而不是将两个不同的上下文推断类别本身进行语义融合以产生一个更广泛的新类别。对比文件没有描述存在一个独立的“第二上下文类别”（例如，与“会议”不同的“驾驶”或“办公室”状态），并将该类别与“会议”类别融合。因此，对比文件没有公开，本领域技术人员也无法从中推理出“融合两个不同的上下文类别来确定融合类别”这一技术方案。 |
| **C**：所述融合类别与所述第一上下文类别及所述第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联，《未公开》 | 未发现相关描述。 | 由于技术特征B（融合两个上下文类别）未被公开，作为其直接结果和定义性特征的技术特征C（融合类别与两个类别的共有特性相关联）自然也未被公开。对比文件中没有涉及任何关于两个上下文类别共有特性的描述，更未提及基于此共有特性来定义一个融合类别。 |
| **D**：其中所述融合类别比所述第一上下文类别及所述第二上下文类别中的每一者范围广。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 技术特征D限定了融合类别在语义范围上比其融合的两个基础类别更广（例如，“静止”比“坐”和“站立”范围更广）。这是目标专利“语义融合”的核心效果之一。对比文件未公开任何通过融合产生的、范围更广的类别。其数据关联是为了增加检索维度，而非生成语义上更抽象、更广泛的上下文状态。因此，该特征未被公开。 |
| **E**：其中所述融合类别具有相关联的标签，其在语义上囊封所述第一上下文类别的标签及所述第二上下文类别的标签。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 技术特征E具体定义了融合类别标签的语义特性，即“囊封”基础类别的标签。这是对特征B、C、D的进一步具体化。对比文件中虽然为数据添加标签（如会议标识、项目关联），但这些标签并非通过“囊封”两个不同上下文类别的标签而形成的新标签。因此，该特征未被公开。 |
| **F**：其进一步包括获得与初始分类相关联的用以确定所述第一上下文类别的信息。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 目标专利说明书[0046]段提到，融合分类器可以结合来自目标状态分类器的“历史数据”充分利用其“可操作性质”。但技术特征F中的“初始分类”特指在确定第一上下文类别之前的一个分类步骤或信息。对比文件中确定会议发生的过程（如通过日历、位置、网络嗅探）是直接进行的，没有提及存在一个先于“会议”识别的“初始分类”及其相关信息。因此，该特征未被公开。 |
| **G**：其中获得与所述初始分类相关联的所述信息包括获得与所述初始分类相关联的置信度值。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征依赖于特征F（获得初始分类信息）的存在。由于特征F未被公开，且对比文件在识别会议时未提及使用“置信度值”来辅助确定上下文（会议），因此该特征未被公开。 |
| **H**：其中确定所述融合类别是响应于所述置信度值等于或低于阈值而执行。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征涉及基于低置信度触发融合类别确定。对比文件没有涉及任何上下文分类的置信度概念，也没有基于低置信度值来触发任何特定处理（如生成更广泛的类别）的描述。因此，该特征未被公开。 |
| **I**：其中获得与所述初始分类相关联的所述信息包括识别所述初始分类的可操作性质。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征同样依赖于特征F。对比文件未描述任何分类器的“可操作性质”（如已知的分类器混淆倾向）。因此，该特征未被公开。 |
| **J**：其中确定所述融合类别是基于所述初始分类的所述可操作性质。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征涉及基于可操作性质确定融合类别。由于特征I未被公开，且对比文件整体不涉及融合类别确定，因此该特征未被公开。 |
| **K**：其中所述上下文相关数据为与第一时间相关联的第一上下文相关数据，所述方法进一步包括使用与在所述第一时间之后的第二时间相关联的第二上下文相关数据确定所述第二上下文类别，且其中确定所述融合类别是基于所述第一上下文类别及所述第二上下文类别。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 该特征限定了基于不同时间点的数据确定两个上下文类别并进行融合。对比文件虽然会在一段时间内连续捕获会议数据（如录音、录像），但其处理目的是为了增强数据质量、提取信息或生成索引，而不是为了确定一个不同于第一上下文的“第二上下文类别”并将其与第一类别融合。例如，对比文件[0042]段提到合并多个录音以提高质量，但这属于信号处理，而非上下文类别的语义融合。因此，该特征未被公开。 |
| **L**：其中确定所述第一上下文类别包括从多个预定的可用上下文类别中选择所述第一上下文类别。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 对比文件识别“会议”是一个特定的、预设的事件类型，但未公开存在一个“多个预定的可用上下文类别”的集合，并从该集合中进行选择来确定第一上下文类别。其识别逻辑（日历匹配、位置匹配、网络嗅探）是针对“会议”这一单一目标设计的，而非从一个更广泛的上下文类别库中选择。因此，该特征未被公开。 |
| **M**：其中确定所述融合类别包括从多个预定的可用融合类别中选择所述融合类别。《未公开》 | 未发现相关描述。 | 由于对比文件根本未公开“融合类别”的概念，自然也没有公开从一个预定的融合类别集合中进行选择。因此，该特征未被公开。 |
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