对比文件名称：2005-02-02_CN1573725A_发明公开_CN1573725A 在移动装置中启动上下文感知通告的方法、设备和系统
目标专利名称：在语义上融合上下文推断CN104823433B
模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 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：所述方法包括：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** <br>《直接公开》 | “从一个或多个信源采集用户上下文信息；处理该用户上下文信息；和基于该用户上下文信息来指导该移动装置改变其通告行为。”（发明内容）<br>“上下文模块100可以从多个不同的信源采集其它上下文104...上下文模块100可以使用该收集的信息，去确定用于用户的整个其它上下文104。”（具体实施方式）<br>“预处理模块150可以采集所有的物理上下文信息，并且确定一个用于该用户的整个物理上下文102。”（具体实施方式） | 对比文件公开了从多个信源（如传感器、日程表等）采集用户上下文信息（即上下文相关数据），并由上下文模块或预处理模块进行处理以确定用户的整个上下文（即确定上下文类别）。这与目标专利特征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”的技术手段和目的（为后续处理提供上下文判断）相同。因此，本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | “上下文模块100可以独立地或者组合使用物理信息102和其它上下文104，以确定用于该移动装置的适当的动作120。”（具体实施方式）<br>“上下文模块100可以从所有采集的信息（例如，物理信息102、其它上下文104和用户偏好106）确定该用户想要该移动装置进入‘静音’模式。”（具体实施方式） | 对比文件公开了可以组合（例如，物理上下文信息和其它上下文信息）来确定要采取的动作。然而，该“组合”是基于多种信息源（如传感器数据、日程信息、用户偏好）来推导一个整体用户上下文或动作决策，其过程是“确定”而非“融合”两个已确定的、不同的上下文类别。目标专利的“融合类别”是语义上融合两个已明确分类的上下文类别（如“坐”和“站立”融合为“静止”）所产生的一个新类别。对比文件并未公开将两个已确定的、不同的上下文类别（如第一上下文类别和第二上下文类别）进行语义融合以生成一个融合类别的技术方案。两者作用不同，前者是信息整合以推断整体状态或动作，后者是类别层面的语义融合以生成更广泛的、语义囊括性的新类别。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及“融合类别”的概念，更没有描述融合类别与两个不同上下文类别之间的“共有特性”关联关系。该特征是目标专利中语义融合方法的核心。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及“融合类别”，更没有关于融合类别与原始类别在语义范围上的比较。目标专利中“范围广”是融合类别的一个关键属性（如“静止”比“坐”和“站立”范围更广）。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及为上下文类别或融合类别设置“标签”，更未提及标签之间“语义上囊封”的关系。该特征是目标专利实现语义融合的关键体现。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件描述了从传感器、日程等信源直接采集原始上下文信息并处理以确定整体用户上下文。它没有提及存在一个“初始分类”步骤，以及获得与该初始分类相关联的、用于最终确定上下文类别的信息。目标专利的“初始分类”可能涉及目标状态分类器的初步输出。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及分类过程中的“置信度值”概念。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及基于置信度阈值触发任何操作。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | “如果该用户没有明确地设置一个用于他的PDA的偏好...而是每当他进入会场...手动地关闭所有听得见的告警信号，则上下文模块100可以从该用户的行为模式中‘学习’...”（具体实施方式） | 对比文件提及了上下文模块可以从用户的历史行为模式中“学习”偏好。这与“识别可操作性质”在概念上有所关联，因为“学习行为模式”可以被宽泛地理解为识别分类器（此处是用户行为）的某种性质。然而，目标专利中“初始分类的可操作性质”特指分类器本身的固有行为特性（例如，已知分类器经常混淆“in_car”和“on_train”），而非从用户行为中学习偏好。两者作用不同，前者用于改进分类器的融合决策，后者用于完善用户偏好设置。因此，本领域技术人员无法从对比文件关于“学习”用户偏好的描述中，合理推断出“识别初始分类的可操作性质”这一特定技术特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件没有提及基于分类器的“可操作性质”来确定任何新的类别或动作。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件描述了基于当前采集的信息（如传感器数据、当前日程）来确定用户上下文，没有明确描述使用不同时间点的上下文数据来确定不同的上下文类别，并基于这些不同时间点的类别进行融合。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件描述了确定“整个物理上下文”或“整个其它上下文”，但没有明确公开存在一个“多个预定的可用上下文类别”的集合，并从该集合中选择第一上下文类别。其确定过程更接近于基于规则或学习从原始数据推导出上下文状态。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
| **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** <br>未直接公开，也未隐含公开 | 无相应描述。 | 对比文件完全没有提及“融合类别”，更不用说从预定的融合类别集合中进行选择。因此，本领域技术人员无法从对比文件直接得出或合理推断出该特征。 |
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