对比文件名称：2010-05-12_CN1573725B_发明授权_CN1573725B 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
### 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 |
| **技术特征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”（说明书第[0005]段）<br>“为了确定该用户的物理上下文102，该移动装置可以包括一个或多个传感器。这些传感器可以采集与该用户的物理环境有关的各种各样的上下文信息。例如，光传感器110...加速计116...方向传感器118...”（说明书第[0010]段）<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。例如，该用户的每日计划可以从该用户的日程表...中确定...位置信息...日期、天和时间信息...”（说明书第[0012]段） | 该特征被对比文件直接公开。对比文件明确描述了从移动装置相关联的传感器（如光、触觉、噪声、加速计、方向传感器等）和信源（如日程表、位置、时间信息等）采集用户上下文信息，并进行处理。这一过程即相当于使用来自至少一个数据源的上下文相关数据来确定一个上下文状态或类别（如物理上下文102、其他上下文104）。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件描述了从多个信源采集信息并确定一个“整个用户上下文”（说明书第[0018]段），但其本质是**基于多个信息源（如物理上下文和其他上下文）以及用户偏好106，来直接判断并决定一个要执行的动作（如进入静音模式）**。这一过程并未涉及将两个**已确定的、不同的上下文类别**（如“坐”和“站立”）进行语义上的融合，以产生一个新的、在语义上更广泛的“融合类别”（如“静止”）。对比文件的技术方案是**利用上下文信息驱动行为决策**，而非目标专利中在分类语义层面进行**上下文推断的融合与优化**。因此，对比文件既未直接公开也未隐含公开“融合不同上下文类别以确定融合类别”这一技术特征。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 由于技术特征B（确定融合类别）未被公开，作为其限定和基础的技术特征C自然也未被公开。对比文件未描述任何具有“与两个不同上下文类别共有特性相关联”这一属性的“融合类别”。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件中未提及任何通过融合产生的、在语义范围上广于其来源类别的“融合类别”。其描述的“整个用户上下文”是综合各种原始信息得出的判断，并非由两个已定义的、具体的上下文类别融合而成的、语义更广泛的上位概念。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件完全没有涉及为上下文状态分配标签，更没有描述一种具有“在语义上囊封”两个其他类别标签的标签的融合类别。这是目标专利语义融合方法的核心特征之一，在对比文件中无任何对应或暗示。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。目标专利中的“初始分类”特指由目标状态分类器输出的初步分类结果。对比文件描述的“处理用户上下文信息”是直接基于原始传感器数据或日程信息进行综合判断，并未提及存在一个先行的、独立的“初始分类”步骤及其相关信息。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件的整个技术方案中均未涉及任何关于分类或判断的“置信度”概念。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。由于对比文件未公开“置信度值”（特征G），因此也就不存在基于低置信度触发“融合类别”确定的机制。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件未提及任何关于分类器的“可操作性质”（例如，分类器容易混淆哪些类别）的概念。 |
| **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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。由于“可操作性质”（特征I）未被公开，基于其来确定融合类别也就无从谈起。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件虽然可能在不同时间采集数据，但其描述的处理过程是综合当前的各种信息来确定用户上下文并触发动作，并未明确描述如目标专利中所述的、**先基于第一时间数据确定第一上下文类别，再基于后续的第二时间数据确定第二上下文类别，最后基于这两个不同时间确定的类别来融合** 这样的时序性融合逻辑。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。对比文件描述的是基于采集的信息进行综合判断，未提及存在一组“预定的可用上下文类别”并从其中进行选择。其上下文判断更可能是基于规则或逻辑的直接推导，而非从预定义集合中选取。 |
| **技术特征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>未被公开 | 无 | 该特征未被对比文件公开。由于对比文件未公开“融合类别”（特征B）的概念，因此更不存在从“多个预定的可用融合类别”中进行选择的步骤。 |
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