CN108984649A - 一种近似商标智能判断方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及计算机技术领域，具体公开了一种近似商标智能判断方法、装置、终端及存储介质。所述的近似商标智能判断方法，其包含如下步骤：获取商品名和准商标名；获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；根据准商标名获取检索结果；根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；对去噪后的结果进行判断。本发明通过开拓性的建立TM表库，以及采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标，大幅提高了近似商标判断的准确度。

Description

一种近似商标智能判断方法、装置、终端及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种近似商标智能判断方法、装置、终端及存储介质。
背景技术
所谓近似商标，是指与注册商标不完全相同，但在形状、读音或者含义等方面与注册商标却相同或者相近，使用在与注册商标核定使用的商品相同或者类似的商品上，易使普通消费者对商品的来源产生错误认识的商标。
中国专利CN107330109 B公开了一种商标查询结果近似度评价和排序方法、装置。其从形、音、义的不同角度对样本商标和输入商标进行分卡处理，分别得到样本商标与输入商标的形、音、义分卡信息；通过检索获取结果商标与输入商标的匹配信息，然后按照预设的公式分别计算结果商标和输入商标之间的形近率、商标义近率、商标音近率和检索关键词匹配得分率，从而计算获取商标近似度综合量化值，并利用商标近似度综合量化值的大小对结果商标进行排序。能全面反映商标的形、音、义的综合特征近似程度，提升商标相同或近似判断的准确性和查全率。
现有技术虽然有商标查询结果近似度评价方法，但现有的相似度判断方法的准确性有待进一步提高。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供了一种近似商标智能判断方法、装置、终端及存储介质。本发明提供了一种全新的近似商标智能判断方法，该方法采用了全新的处理流程，近似商标判断的准确性高。
本发明所要解决的上述技术问题，通过如下方案予以实现：
一种近似商标智能判断方法，其包含如下步骤：
获取商品名和准商标名；
获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
根据准商标名获取检索结果；
根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
对去噪后的结果进行判断。
优选地，所述的获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群具体通过如下步骤实现：
根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群。
优选地，所述的对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断。
进一步优选地，所述的对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
本发明还提供一种近似商标智能判断装置，其包括：
商品名和准商标名获取模块，用于获取商品名和准商标名；
类别群组关联模块，用于获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
检索模块，用于根据准商标名获取检索结果；
去噪模块，用于根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
判断模块，用于对去噪后的结果进行判断；
优选地，所述的近似商标智能判断装置中的类别群组关联模块包括TM表库建立模块以及追溯模块；
所述的TM表库建立模块，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
所述的追溯模块，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群。
优选地，所述的判断模块用于对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断。
进一步优选地，所述的判断模块用于对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行上述近似商标智能判断方法。
本发明还提供一种移动终端，其包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现上述近似商标智能判断方法。
有益效果：本发明提供了一种全新处理流程的近似商标智能判断方法以及装置，其通过开拓性的建立TM表库，从而获得了准确率较高的商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；然后根据商品名所关联的准确率较高的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪，进一步采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标，大幅提高了近似商标判断的准确度。
附图说明
图1为本发明其中一个实施例所述的一种近似商标智能判断方法的流程图。
图2为本发明其中一个实施例所述的近似商标智能判断装置的结构图。
具体实施方式
以下结合具体实施例来进一步解释本发明，但实施例对本发明不做任何形式的限定。
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种近似商标智能判断方法，其包含如下步骤：
S1. 获取商品名和准商标名；
S2. 获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
进一步地，所述的获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群具体通过如下步骤实现：
S21. 根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
S22. 根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
S3. 根据准商标名获取检索结果；
S4. 根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
S5. 对去噪后的结果进行判断；具体为采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
本实施例是一种全新处理流程的近似商标智能判断方法，其通过开拓性的建立TM表库，从而获得了准确率较高的商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；然后根据商品名所关联的准确率较高的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪，进一步采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标，大幅提高了近似商标判断的准确度。
实施例2
如图2所示，本实施例提供一种近似商标智能判断装置，其包含
商品名和准商标名获取模块1，用于获取商品名和准商标名；
类别群组关联模块2，用于获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
具体的所述的类别群组关联模块2包括TM表库建立模块21以及追溯模块22；所述的TM表库建立模块21，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；所述的追溯模块22，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群。
检索模块3，用于根据准商标名获取检索结果；
去噪模块4，用于根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
判断模块5，用于对去噪后的结果进行判断；具体地，所述的判断模块5用于对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
实施例3
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行如下方法：
S1. 获取商品名和准商标名；
S2. 获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
进一步地，所述的获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群具体通过如下步骤实现：
S21. 根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
S22. 根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
S3. 根据准商标名获取检索结果；
S4. 根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
S5. 对去噪后的结果进行判断；具体为采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
实施例5
本实施例提供一种移动终端，其包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现如下方法：
S1. 获取商品名和准商标名；
S2. 获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
进一步地，所述的获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群具体通过如下步骤实现：
S21. 根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
S22. 根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
S3. 根据准商标名获取检索结果；
S4. 根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
S5. 对去噪后的结果进行判断；具体为采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。

Claims (10)

1.一种近似商标智能判断方法，其特征在于，包含如下步骤：
获取商品名和准商标名；
获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
根据准商标名获取检索结果；
根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
对去噪后的结果进行判断。
2.根据权利要求1所述的近似商标智能判断方法，其特征在于，所述的获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群具体通过如下步骤实现：
根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群。
3.根据权利要求1所述的近似商标智能判断方法，其特征在于，所述的对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断。
4.根据权利要求1所述的近似商标智能判断方法，其特征在于，所述的对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
5.一种近似商标智能判断装置，其特征在于，包括：
商品名和准商标名获取模块，用于获取商品名和准商标名；
类别群组关联模块，用于获取商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群；
检索模块，用于根据准商标名获取检索结果；
去噪模块，用于根据商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群对检索结果进行去噪；
判断模块，用于对去噪后的结果进行判断。
6.根据权利要求5所述的近似商标智能判断装置，其特征在于，类别群组关联模块包括TM表库建立模块以及追溯模块；
所述的TM表库建立模块，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件规则进行区分建立TM表库，其中库中有45个商品表，用i表示，其中，TMi（i=1，……45）表示TM表库中第i个商品表，TMiN表示TM表库中第i个商品表中第N个类似群集合，Q=（q1，……，qk）表示给定的查询，qk（k=1，……，k）表示Q下中的一个关键词；qa（a=1，……，a）表示Q中一个商品信息；
所述的追溯模块，用于根据《类似商品和服务区分表》的条件，追溯到qa关联的TMiN和TMi，即获取得到商品名所关联的大类、类似群、以及交叉检索的类似群。
7.根据权利要求5所述的近似商标智能判断装置，其特征在于，所述的判断模块用于对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断。
8.根据权利要求5所述的近似商标智能判断装置，其特征在于，所述的判断模块用于对去噪后的结果进行判断是指采用基于《知网》采用义原相似度计算方法对去噪后的结果进行判断准商标名是否存在近似的商标。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该程序指令适于由处理器加载并执行权利要求1~4任一项所述的方法。
10.一种移动终端，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述的处理器用于执行存储器中存储的程序，以实现权利要求1~4任一项所述的方法。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104021228A (zh) * 2014-06-25 2014-09-03 厦门大学 一种融合对象语义的商标图像匹配方法
WO2016154836A1 (zh) * 2015-03-29 2016-10-06 王志强 查询商标时显示相关俚语含义的方法以及信息提醒系统
CN106095865A (zh) * 2016-06-03 2016-11-09 中细软移动互联科技有限公司 一种商标文本相似性评审方法
CN107330109A (zh) * 2016-12-30 2017-11-07 徐庆 一种商标查询结果近似度评价和排序方法、装置
CN107578353A (zh) * 2017-08-07 2018-01-12 深圳益强信息科技有限公司 基于大数据的文字商标可注册性判断方法及装置
CN107609023A (zh) * 2017-08-07 2018-01-19 深圳益强信息科技有限公司 一种基于大数据的文字商标可注册性判断方法及装置
KR20180061833A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 주식회사 싱크텍처 유사상표 모니터링 시스템

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104021228A (zh) * 2014-06-25 2014-09-03 厦门大学 一种融合对象语义的商标图像匹配方法
WO2016154836A1 (zh) * 2015-03-29 2016-10-06 王志强 查询商标时显示相关俚语含义的方法以及信息提醒系统
CN106095865A (zh) * 2016-06-03 2016-11-09 中细软移动互联科技有限公司 一种商标文本相似性评审方法
KR20180061833A (ko) * 2016-11-30 2018-06-08 주식회사 싱크텍처 유사상표 모니터링 시스템
CN107330109A (zh) * 2016-12-30 2017-11-07 徐庆 一种商标查询结果近似度评价和排序方法、装置
CN107578353A (zh) * 2017-08-07 2018-01-12 深圳益强信息科技有限公司 基于大数据的文字商标可注册性判断方法及装置
CN107609023A (zh) * 2017-08-07 2018-01-19 深圳益强信息科技有限公司 一种基于大数据的文字商标可注册性判断方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李振飞: "企业商标侵权监测预警系统研究及应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 社会科学Ⅰ辑》 *
翟东升等: "改进的中文商标语义相似度计算方法研究", 《数据分析与知识发现》 *

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