对比文件名称：2010-06-24_US2010161541A_发明申请_US20100161541A1 SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING A CONTEXT ENHANCED WORK OF COMMUNICATION
目标专利名称：363在语义上融合上下文推断CN104823433B
模型名称：DeepSeek
## 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| 技术特征A《隐含公开》 | [0070] “...a work 10 of authorship comprised of one or more narrative nodes A wherein each narrative node 12A includes narrative content 12B and wherein the narrative content 12B of each node 12A is stored in one or more narrative data files 12C associated with the node 12A.” <br> [0126] “As described herein above, narrative data files 12C include context indicators 12E that indicate the types or classes of contextual content A that may relate to the narrative content 12B.” | 目标专利的技术特征A要求在计算装置处使用来自与移动装置相关联的数据源的上下文相关数据确定第一上下文类别。对比文件公开了创作作品时，使用存储在叙事数据文件（narrative data files）中的叙事内容（narrative content），并通过分析这些数据文件中的上下文指示符（context indicators）来确定与叙事内容可能相关的上下文内容的类型或类别（[0126]）。虽然对比文件的应用场景是创作通信作品，而非移动设备的上下文推断，但其核心披露了：1）存在数据源（叙事数据文件）；2）使用来自这些数据源的数据（叙事内容）；3）确定与数据相关的类别（通过上下文指示符指示的上下文内容类型）。本领域技术人员可以理解，对比文件中的“叙事数据文件”和“叙事内容”在广义上相当于目标专利中“与移动装置相关联的至少一个数据源”产生的“上下文相关数据”，而确定的“上下文内容类型”相当于“第一上下文类别”。尽管对比文件未明确提及“移动装置”，但其数据处理和分类的逻辑是相通的。根据宽松的隐含公开判断标准，本领域技术人员有可能通过推理，从对比文件中使用数据确定内容类别这一技术手段，合理推断出在计算装置处使用数据源的数据来确定上下文类别的技术方案。因此，技术特征A被对比文件隐含公开。 |
| 技术特征B《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征B要求通过融合第一上下文类别及第二上下文类别来确定融合类别。对比文件虽然涉及组合叙事节点、叙事数据文件和上下文数据文件以构建作品，并提及生成组合查询（combined queries）以识别信息之间的组合和关联（[0194]），但其核心是基于查询结果选择和组织现有的内容数据文件，而非通过语义“融合”两个不同的上下文“类别”来生成一个新的、范围更广的“融合类别”。对比文件没有披露将两个不同的类别（如“坐”和“站立”）合并以产生一个具有更广泛语义的新类别（如“静止”）的技术手段。因此，技术特征B既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征C《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征C要求融合类别与第一、第二上下文类别所共有的至少一个特性相关联。对比文件未披露任何基于两个不同类别所共有特性来创建新类别的技术思想或手段。其内容组织和关联基于的是内容数据文件之间的相关性、显著性等，而非不同类别之间的共性。因此，技术特征C既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征D《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征D要求融合类别比第一、第二上下文类别中的每一者范围广。对比文件未披露任何关于创建比原有类别范围更广的新类别的技术教导。因此，技术特征D既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征E《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征E要求融合类别的标签在语义上囊封第一、第二上下文类别的标签。对比文件未披露任何为类别分配标签，并使一个标签在语义上包含其他标签的技术手段。因此，技术特征E既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征F《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征F要求获得与初始分类相关联的用以确定第一上下文类别的信息。对比文件虽然涉及获取叙事数据文件及其内容信息，但未披露“初始分类”这一概念，也未披露获得与该初始分类相关联的、用于确定最终上下文类别的补充信息。因此，技术特征F既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征G《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征G是技术特征F的进一步限定，要求获得的信息包括与初始分类相关联的置信度值。对比文件全文未提及任何与分类决策相关联的“置信度值”。因此，技术特征G既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征H《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征H要求响应于置信度值等于或低于阈值而执行融合类别的确定。由于对比文件未公开“置信度值”及基于其阈值触发的技术手段，因此该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征I《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征I是技术特征F的进一步限定，要求获得的信息包括识别初始分类的可操作性质（例如，分类器容易混淆哪些状态）。对比文件未披露任何关于识别分类器或分类过程本身“可操作性质”的技术内容。因此，技术特征I既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征J《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征J要求基于初始分类的可操作性质来确定融合类别。由于对比文件未公开“初始分类的可操作性质”，自然也未公开基于此性质确定融合类别的技术手段。因此，技术特征J既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征K《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征K涉及使用不同时间点的上下文相关数据确定多个上下文类别，并基于这些类别确定融合类别。对比文件虽然可能处理时间序列数据（如按时间顺序排列叙事节点），但未披露使用第一时间数据确定第一类别、使用后续时间数据确定第二类别，并基于这两个类别融合出一个新类别的具体方法或过程。因此，技术特征K既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征L《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征L要求通过从多个预定的可用上下文类别中选择来确定第一上下文类别。对比文件在组织内容时，可能涉及从已有的数据文件集合中选择，但未披露存在一组“预定的可用上下文类别”并从其中进行选择的明确技术教导。其上下文类型（通过上下文指示符指示）更多是通过分析内容动态识别或定义的，而非从一个预定集合中选择。因此，技术特征L既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| 技术特征M《未公开》 | 无对应内容。 | 目标专利的技术特征M要求通过从多个预定的可用融合类别中选择来确定融合类别。对比文件未披露任何关于“预定的可用融合类别”集合的存在，也未披露从这样的集合中选择融合类别的技术手段。因此，技术特征M既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
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