BPatG Beschluss vom 08.04.2025 – 17 W (pat) 17/23

BUNDESPATENTGERICHT

17 W (pat) 17/23 _______________________

(Aktenzeichen)

…

B E S C H L U S S

In der Beschwerdesache

betreffend die Patentanmeldung 11 2005 002 534.9

hat der 17. Senat (Technischer Beschwerdesenat) des Bundespatentgerichts auf

die mündliche Verhandlung vom 8. April 2025 unter Mitwirkung des Vorsitzenden

Richters Dipl.-Phys. Dr. Morawek, der Richterin Akintche, des Richters Dipl.-Phys.

Dr. Forkel und des Richters Dipl.-Ing. Hofmeister

beschlossen:

Die Beschwerde wird zurückgewiesen.

ECLI:DE:BPatG:2025:080425B17Wpat17.23.0

I.

Die vorliegende Patentanmeldung geht hervor aus der internationalen Anmeldung

PCT/US2005/036930, die am 12. Oktober 2005 eingereicht wurde und die Priorität

zweier US-amerikanischer Patentanmeldungen vom 12. Oktober 2004

beansprucht. Sie trägt in der deutschen Übersetzung die Bezeichnung

„Training für eine Text-Text-Anwendung, die eine Zeichenketten-Baum-

Umwandlung zum Training und Decodieren verwendet“.

Die Prüfungsstelle für Klasse G06F des Deutschen Patent- und Markenamts hat mit

am Ende der Anhörung vom 24. Mai 2023 verkündetem Beschluss die

Patentanmeldung zurückgewiesen. Zur Begründung ist ausgeführt, dass der

Gegenstand des Patentanspruchs 1 unter den Ausschlusstatbestand nach § 1

Abs. 3 i. V. m. Abs. 4 PatG falle und aus diesem Grund nicht patentfähig sei.

Gegen diesen Beschluss ist die Beschwerde der Anmelderin gerichtet.

Sie beantragt mit Eingabe vom 3. Juli 2023 sinngemäß,

den angefochtenen Beschluss aufzuheben und das nachgesuchte

Patent mit folgenden Unterlagen zu erteilen:

gemäß Hauptantrag mit

- Patentansprüchen 1 bis 41, eingegangen am 12.12.2018,

- Beschreibung

- Seiten 1, 3 bis 5, 7 bis 15, 17 bis 19, 22 und 23,

eingegangen am 12.04.2007,

- Seite 20, eingegangen am 13.07.2007,

- Seiten 2, 6, 16 und 21, eingegangen am 21.07.2007,

- 9 Blatt Zeichnungen mit

- Figuren 1 bis 12, eingegangen am 12.04.2007,

- Figur 13, eingegangen am 13.07.2007;

gemäß Hilfsantrag 1 mit

- Patentansprüchen 1 bis 41, eingegangen am 03.07.2023,

-

im Übrigen wie Hauptantrag;

gemäß Hilfsantrag 2 mit

- Patentansprüchen 1 bis 40, eingegangen am 03.07.2023,

-

im Übrigen wie Hauptantrag;

gemäß Hilfsantrag 3 mit

- Patentansprüchen 1 bis 17, eingegangen am 03.07.2023,

-

im Übrigen wie Hauptantrag.

Hilfsweise beantragt die Anmelderin, die Anmeldung zur weiteren Prüfung an das

Deutsche Patent- und Markenamt zurückzuverweisen.

Der geltende Patentanspruch 1 gemäß Hauptantrag – hier mit einer

Merkmalsgliederung durch den Senat versehen – lautet:

M1 Computer-implementiertes Verfahren, aufweisend:

M1.1 Verwenden

von

Informationen,

die

auf

Korpora

von

Trainingsinformationen auf Zeichenkettenbasis basieren, um eine Vielzahl

von Regeln zu erzeugen, die auf den Trainingsinformationen basieren, und

wobei die Regeln Teile von Bäumen als Teile der Regeln umfassen;

M1.2 Verwenden der Regeln, einschließlich der Teile von Bäumen, für eine

Text-Text-Anwendung;

M1.3 Erhalten einer zu übersetzenden Zeichenkette;

M1.4 Kompilieren

von Sätzen

von

verschiedenen möglichen

Übersetzungsbäumen unter Verwendung der Regeln,

M1.4.1

wobei das Kompilieren eine Decodierung umfasst und

die Decodierung

M1.4.1.1

das Finden von individuellen Worten,

M1.4.1.2

das Finden von Regeln, die für die individuellen

Worte gelten,

M1.4.1.3

das Finden von Kombinationen der individuellen

Worte und

M1.4.1.4

das Finden von Regeln, die für die Kombinationen

von individuellen Worten gelten, umfasst;

und

M1.5 Bestimmen,

welcher

von

diesen

Übersetzungsbäumen

wahrscheinliche Übersetzungen darstellt.

Der geltende Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 1 geht zurück auf

Patentanspruch 1 des Hauptantrags, wobei das Merkmal M1 abgeändert ist in:

M1‘ Vorrichtung zur Datenverarbeitung, umfassend einen Prozessor, der

so eingerichtet ist, dass er ein computer-implementiertes Verfahren mit

folgenden Schritten ausführt

Der geltende Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 2 geht zurück auf

Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 1, wobei am Ende des Patentanspruchs

folgendes Merkmal ergänzt ist:

M1.6 wobei

die Regeln,

einschließlich Teilen

von Bäumen,

Übersetzungsregeln in einer Unterbaum-Unterzeichenketten-Regelform für

eine Maschinenübersetzung sind und Wahrscheinlichkeiten für die Regeln

zugeordnet sind.

Hilfsantrag 3 beruht auf Hilfsantrag 2, wobei die Patentansprüche 18 bis 40

gestrichen worden sind.

Zu den übrigen Patentansprüchen gemäß Haupt- und Hilfsanträgen wird auf die

Akte verwiesen.

Im Prüfungsverfahren vor dem Deutschen Patent- und Markenamt sind

folgende Druckschriften eingeführt worden:

D1: Michael GALLEY; Mark HOPKINS; Kevin KNIGHT; Daniel MARCU:

What's in a translation rule?. In: Human Language Technology

conference

/ North American chapter of

the Association

for

Computational Linguistics annual meeting (HLT/NAACL 2004),

Boston/USA,

2.-7.

Mai

[online]

URL:

http://www.isi.edu/~marcu/papers/cr_ghkm_naacl04.pdf

[abgerufen

am 22.07.2013],

D2 WO 2003 / 083 709 A2

und

D3

Taylor L. BOOTH: Probabilistic representation of formal languages. In

10th annual symposium on switching and Automata Theory (swat

1969).1969, pp. 74-81.

URL:

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/4569603

[abgerufen am 01.03.2023]

In der Beschwerdebegründung führt die Anmelderin aus, dass die beanspruchte

Lehre auf einem Gebiet der Technik im Sinne von § 1 Abs. 1 PatG liege und der

Lösung eines konkreten technischen Problems mit technischen Mitteln diene. Das

Verfahren des Patentanspruchs 1 gemäß Hauptantrag sei auch neu und

erfinderisch. In der Druckschrift D1 werde das Decodieren nicht näher beschrieben.

Die D2 beschreibe eine statistische Maschinenübersetzung. Dabei würden aber

keine erfindungsgemäßen Regeln verwendet. Die in Druckschrift D3 beschriebene

Lehre betreffe formale Sprachen, aber keine Sprachübersetzungslösung.

Mit Ladungszusatz zur mündlichen Verhandlung wurde die Anmelderin darauf

hingewiesen, dass nach vorläufiger Auffassung der Gegenstand des jeweiligen

Patentanspruchs 1 gemäß Hauptantrag und Hilfsantrag 1 bis 3 nicht patentfähig

sein dürfte, unter anderem, weil er mit Rücksicht auf den aus den Druckschriften D2

und D1 entnehmbaren Stand der Technik nicht auf erfinderischer Tätigkeit beruhe.

Die ordnungsgemäß geladene Anmelderin ist zur mündlichen Verhandlung –

wie angekündigt – nicht erschienen.

II.

Die Beschwerde wurde frist- und formgerecht eingelegt und ist auch sonst zulässig.

Sie hat jedoch keinen Erfolg, da der Gegenstand des jeweiligen Patentanspruchs 1

gemäß Hauptantrag und Hilfsantrag 1 bis 3 nicht auf erfinderischer Tätigkeit beruht

(§ 1 Abs. 1 i. V. m. § 4 Satz 1 PatG). Damit kann dahinstehen, ob die Änderungen

gemäß Hauptantrag und Hilfsanträgen 1 bis 3 ursprünglich offenbart sind und ob

der Gegenstand ihres jeweiligen Patentanspruchs 1 unter das Patentierungsverbot

gemäß § 1 Abs. 3 i. V. m. Abs. 4 PatG fällt.

1.

Die Anmeldung betrifft die maschinelle Übersetzung von Sprache (Abs.

[0002] der deutschsprachigen Veröffentlichung DE 11 2005 002 534 T5, im

Folgenden DT genannt).

Die Anmeldung geht von einer herkömmlichen statistischen Maschinenübersetzung

aus, wie sie in der Figur 1 der Anmeldung dargestellt ist:

Dabei werde zum Training 150 ein Trainingskorpus 153 verwendet, der eine

englische Zeichenkette 151 und eine parallele, bereits übersetzte chinesische

Zeichenkette 152 aufweise (vgl. DT Abs. [0004]). Die Worte der parallelen

Zeichenketten könnten auf Wortebene aufeinander ausgerichtet werden. Die

ausgerichteten Worte würden dann in ein Trainingsmodul 155 eingegeben, um

daraus Wahrscheinlichkeiten 160 zu bilden (das Bezugszeichen 160 ist in der Figur

1 doppelt vergeben und bezeichnet dort auch die weiter unten erläuterte „neue

chinesische Zeichenkette“) (vgl. DT Abs. [0005]).

Vor dem Hintergrund der Beschreibungseinleitung sind die Wahrscheinlichkeiten

160 als ein Übersetzungsmodell P(f|e) zu verstehen, wobei „f“

für eine

fremdsprachige (foreign, hier chinesische) Zeichenkette der Quellensprache steht,

die übersetzt werden soll, und „e“ eine Zeichenkette der Zielsprache (z. B.

englischsprachig) bezeichnet, in die übersetzt werden soll.

In Absatz [0005] i. V. m. Figur 1 der DT ist zudem die Rede von einem Sprachmodell

161, das ein n-Gram-Sprachmodell sein könne. Ein n-Gram-Sprachmodell ist

bekanntlich ein Modell P(e), mit dem

innerhalb einer Sprache eine

Wahrscheinlichkeitsaussage darüber getroffen werden kann, dass ein bestimmtes

Element nach einer bereits aufgetretenen Sequenz von N Elementen auftritt.

Laut Absatz [0005] der DT verwende ein Decodiermodul 167 das Argument

argmax/e P(e)*P(f|e), um für eine chinesische (fremde) Zeichenkette 160 (f) eine

übersetzte Zeichenkette (e) zu bilden. So gebe das Decodiermodul 167 auf der

Basis der Wahrscheinlichkeiten P(f|e) 160 und P(e) 161 englischsprachige

Zeichenketten (e) aus, die den höchsten Punktwerten entsprächen. Dies ist so zu

verstehen, dass diejenige Zeichenkette (e) gewählt wird, für die das Produkt

P(e)*P(f|e) maximal wird.

In Absatz [0006] der DT ist die Rede davon, dass Systeme auf der Basis von

Ausdrücken bzw. Wortgruppen zwar mitunter genaue Übersetzungen liefern. Diese

Systeme seien jedoch häufig nicht in der Lage, ein „long-distance constituent

reordering“ zu unterstützen, wenn ein Quellensatz in eine Zielsprache übersetzt

werden soll. Ferner prüften sie nicht

immer auf vollständige Einhaltung

grammatikalischer Regeln. Mit anderen Systemen werde laut Absatz [0007]

versucht, die genannten Probleme unter Verwendung von Syntax zu lösen, wobei

z. B. eine Umordnung in bestimmte Sprachpaare vorgenommen werde. Allerdings

sei festgestellt worden, dass in einem solchen Fall viele Übersetzungsmuster die

Möglichkeiten herkömmlicher Sprachmodelle überstiegen, sogar für Sprachpaare

wie z. B. Englisch/Französisch. Dieser Umstand führe dazu, dass eine solche

Verwendung von Syntax für Sprachdaten eher als weniger tauglich angesehen

werde. Eine andere Möglichkeit bestehe darin, die gültige englische Syntax

beizubehalten, wobei alternative Übersetzungsmodelle untersucht würden.

Eine Aufgabe ist der Anmeldung nicht unmittelbar zu entnehmen. Der Senat sieht

die der Anmeldung zugrundeliegende Aufgabe darin, ein Verfahren und eine

Vorrichtung bereitzustellen, die eine verbesserte statistische,

insbesondere

kanalmodellbasierte, Maschinenübersetzungsmethode ermöglichen.

Als zuständiger Fachmann

ist ein Diplominformatiker der Fachrichtung

Computerlinguistik anzusehen, der über eine mehrjährige Berufserfahrung auf dem

Gebiet der maschinellen Textübersetzung verfügt.

Gemäß den Absätzen [0008] bis [0010] der DT soll die Aufgabe dadurch gelöst

werden, dass beim Training Bäume erzeugt und verwendet werden, um zusätzlich

zu den Wahrscheinlichkeiten Regeln zu bilden. Bei der Anwendung werden

entweder die Bäume oder von den Bäumen abgeleitete Informationen ausgegeben.

2. Zu Patentanspruch 1 des Hauptantrags

2.1. Der Patentanspruch 1 bedarf einer Auslegung

Die oben genannte Aufgabe soll gemäß dem Patentanspruch 1 durch ein

computerimplementiertes Verfahren gelöst werden (Merkmal M1).

Das Verfahren verwendet gemäß Merkmal M1.1 Informationen, mit dem Ziel,

Regeln zu erzeugen. Die verwendeten Informationen basieren auf Korpora von

Zeichenketten-Trainingsinformationen. Die Regeln

basieren

auf

den

Trainingsinformationen. Teile der Regeln umfassen Teile von Bäumen; die Bäume

sind Teile der Regeln.

Der Fachmann versteht demnach das Merkmal M1.1 derart, dass Korpora, d.h.

parallele, bereits übersetzte Zeichenketten (Englisch, Chinesisch), zum Trainieren

verwendet werden

sollen, wobei

(nicht

nur

ein

herkömmliches,

wahrscheinlichkeitsbasiertes Übersetzungsmodell erzeugt wird, sondern) Regeln

(zumindest teilweise) in Baumform erzeugt werden.

Gemäß Abs. [0023] der DT können hierzu im Ausführungsbeispiel der Fig. 2 die

chinesischen und die [vorübersetzten] englischen Zeichenketten hinsichtlich ihrer

Worte ausgerichtet (251) werden. Ein Parser (250) kann die englische Zeichenkette

in einen Baum zerlegen, der zum Training verwendet wird. Das Ergebnis des

Trainings sind sodann nicht nur Wahrscheinlichkeiten (265), sondern auch

Unterbaum/Unterzeichenketten-Regeln (270), zusammengenommen also Regeln

in Baumform mit Wahrscheinlichkeiten.

Fig. 2

Gemäß dem ursprünglichen Patentanspruch 13 werden die Regeln durch einen

Austauschprozess gewonnen, wonach Quellensymbole gegen Zielunterbäume

ausgetauscht werden. Der Austauschprozess (engl. „replacement“) wird bspw. in

DT Abs. [0034] „Ableitung“ (engl. „derivation“) genannt. Gemäß DT Abs. [0035]

zeige eine Analyse der Ableitungen, dass mindestens eine der Ableitungen

"falscher" sei als die anderen, wenn beispielsweise das Wort "pas" (zum

Verbalausdruck gehörig) gegen das englische Wort "he" (Nomen-Ausdruck)

ausgetauscht würde, was

falsch sei. Gemäß DT Abs.

[0040]

induzieren

„Ableitungen“ (derivation D) sog. „Ausrichtungen“ (alignements A). In diesem

Zusammenhang wird in der DT von einer zugelassenen Ableitung gesprochen,

wenn sie durch die Ausrichtung A zugelassen ist.

Eine Ausrichtung kann eine Menge („Satz“ i. S. v. „set“) von Ableitungen zwischen

der Quellenzeichenkette S und der Zielzeichenkette T „zulassen“. So kann jeder

Ableitungsschritt in eine Regel abgebildet werden (Abs. [0042] bis [0043] der DT,

siehe zu diesem Thema auch D1 Abschn. 2.2 letzter Absatz).

Gemäß DT Abs. [0046] kann das Regelformat eine Verallgemeinerung von CFG-

Regeln darstellen (context free grammar rules).

Aus fachmännischer Sicht ist hier unter dem Begriff „Regel“ insbesondere eine

lexikalische Vorschrift zu verstehen, die die Syntax einer Sprache zu derjenigen

einer anderen Sprache in Beziehung setzt.

Die Merkmale M1.2 und M1.3 haben keine Verbindung untereinander; in einer

sinnvollen Auslegung jedoch soll Merkmal M1.2 lediglich zum Ausdruck bringen,

dass nach der Trainingsphase die trainierten Regeln angewandt werden sollen,

nämlich zur Übersetzung der Zeichenkette nach Merkmal M1.3.

Merkmal M1.3 ist so zu verstehen, dass eine zu übersetzende Zeichenkette (vgl.

Fig. 2 Bezugszeichen (160)) an das Decodiermodul (267) übergeben wird.

Mit den Merkmalen M1.4 und M1.5 wird insbesondere der Übersetzungsprozess

näher spezifiziert:

Gemäß Merkmal M1.4 werden unter Anwendung der Regeln (wobei sich die

Anwendung der Regeln nach

fachmännischem Verständnis auf die zu

übersetzende chinesische Zeichenkette (160) bezieht) – Sätze (im Sinne von „sets“,

also Mengen)

von

verschiedenen möglichen Übersetzungsbäumen

zusammengestellt („kompiliert“) (vgl. DT, urspr. Unteransprüche 3, 8, 31). Der

Begriff „Übersetzungsbaum“ ist in der Anmeldung nicht unmittelbar definiert. Aus

fachmännischer Sicht bezeichnet er einen möglichen übersetzten Ausdruck,

abgebildet auf eine Baumstruktur.

Das Kompilieren nach Merkmal M1.4.1 soll eine Decodierung umfassen. Da aber

ausweislich der Anmeldung das Kompilieren ein Bestandteil der Decodierung ist

(vgl. zu Decodierung die Fig. 2 (267) i. V. m. urspr. Anspruch 1 „Verwenden der

Regeln … für eine Text-Text-Anwendung“ und vgl. zu Kompilieren die urspr.

Unteransprüche 3, 8 und 31), versteht der Fachmann die Merkmalsgruppe M1.4.1

so, dass die Merkmale M1.4.1 bis M1.4.4 Kompilierschritte sind, die zur

Decodierung zählen. Diese umfassen:

- Ein Finden von individuellen Worten (M1.4.1.1). Dies kann, wenn auch im

Anspruch nicht definiert, die Verwendung des Übersetzungsmodells in Bezug

auf Wort zu Wort-Übersetzungen umfassen, so dass das „Wort“ ein übersetztes

Wort sein kann.

- Ein Finden von Regeln, die für die individuellen Worte gelten (M1.4.1.2). Aus

dem Kontext ist ersichtlich, dass mit Regeln die oben genannten trainierten

Regeln in Baumform mit Wahrscheinlichkeiten gemeint sein können, wonach

bestimmt werden kann, ob Quell- und Zielwort in grammatikalischer Hinsicht

zueinander passen, so dass eine wahrscheinlichkeitsbasierte Bewertung

möglich ist.

- Die Schritte der Merkmale M1.4.1.1 und M1.4.1.2, betreffend individuelle Worte,

werden auch für Kombinationen der individuellen Worte durchgeführt (M1.4.1.3

und M1.4.1.4).

Gemäß Merkmal M1.5 wird dann bestimmt, welcher von diesen gemäß

Merkmalsgruppe M1.4

erzeugten Übersetzungsbäumen wahrscheinliche

Übersetzungen darstellt.

Im Wesentlichen betrifft somit der Patentanspruch 1 eine computerimplementiertes

Verfahren, das zu übersetzende Zeichenketten verarbeitet (M1, M1.3), und zwar

unter Verwendung eines statistischen Übersetzungsmodells, das auf Regeln in

Baumform basiert (M1.1). Bei Anwendung dieser Regeln (M1.2) werden mögliche

Übersetzungsbäume zusammengestellt (M1.4), wobei jeweils beim Finden der

übersetzten Worte und Wortkombinationen zusätzlich die Regeln gefunden werden

(Merkmalsgruppe M1.4.1). Die Übersetzungsbäume werden dann nach ihrer

Wahrscheinlichkeit bewertet (M1.5).

2.2. Der Gegenstand des Patentanspruchs 1 ist nicht patentfähig, weil er nicht auf

einer erfinderischen Tätigkeit beruht.

Zur Beurteilung der beanspruchten Lehre sind die Druckschriften D2 und D1 von

besonderer Bedeutung.

2.2.1. Aus der D2 ist Folgendes entnehmbar:

Die D2 beschreibt eine statistische Maschinenübersetzung (Titel). Dabei wird – wie

bei der vorliegenden Erfindung – von einem Noisy-ChanneI-Modell ausgegangen,

das aufgeteilt ist in ein Übersetzungsmodell p(f|e) und ein Sprachmodell p(e). Um

die beste Übersetzung e zu finden, wird das Produkt aus p(f|e) und p(e) „maximiert“,

wobei der Fachmann mitliest, dass damit insbesondere ein argmax der Funktion

von „e“ gemeint ist (Abs. [0028]). Als Beispiel für das Sprachmodell p(e) nennt die

D2 ein N-Gram-Modell mit N=3

(Abs.

[0028]). Den Prozess der

Maschinenübersetzung bezeichnet die D2 als „decodieren“ (Abs. [0003] und

[0004]).

In Abs. [0029] ff geht die D2 insbesondere auf das Übersetzungsmodell p(f|e) ein

und erläutert hierzu ein „sentence level reordering (SLR), chunk mapping (CM) and

word translations (W)“. „Regeln“ in Baumform im Sinne der Erfindung enthält der

Übersetzungs[modell]-Teil der D2 allerdings nicht.

Graphisch veranschaulicht ist die Maschinenübersetzung in Fig. 6; Bezugszeichen

(170) zeigt das Übersetzungsmodell p(f|e) und Bezugszeichen (180) das

Sprachmodell p(e).

Demnach ist der D2 ein computerimplementiertes Verfahren (Titel „Statistical

Machine Translation) zu entnehmen. Somit offenbart die D2 das Merkmal M1.

Dieses Verfahren weist folgende Merkmale auf:

Es verwendet Informationen, die auf Korpora von Trainingsinformationen auf

Zeichenkettenbasis

basieren

(D2 Abs.

[0038]

zur Erstellung

des

Übersetzungsmodells: “Parameters for the word alignments may be determined

using a so-called parallel corpus method in which text in a source language string

(a first corpus) is aligned to translated text in a target language string (the second

corpus)”). Allerdings wird dadurch nicht ein Übersetzungsmodell in Form von

Regeln in Baumform (mit Wahrscheinlichkeiten) erzeugt, sondern ein rein

wahrscheinlichkeitsbasiertes Übersetzungsmodell p(f|e) (vgl. obige allgemeinen

Ausführungen zu D2 Abs. [0029]), sodass in der D2 Merkmal M1.1 nur teilweise

offenbart ist.

In der Anwendung (Übersetzung) wird das Übersetzungsmodell p(f|e) verwendet

(D2 Fig. 6; Bezugszeichen (170)). Da die D2 das Übersetzungsmodell p(f|e) ohne

Regelbäume verwendet, ist Merkmal M1.2 nur teilweise offenbart.

Die Übersetzungsanwendung erhält zunächst eine zu übersetzende Zeichenkette

(Figur 6 (115) „receive input source sentence to be translated“ – Merkmal M1.3).

Es werden Sätze

(im Sinne von

„sets“) von verschiedenen möglichen

Übersetzungen zusammengestellt unter Verwendung des Übersetzungsmodells

p(f|e) (siehe Figur 6 (170): Durch eine Programmschleife über „n“ (135) wird eine

Menge von n Übersetzungen mit jeweils zugehöriger Wahrscheinlichkeit P(n)

gebildet; „translation for current loop“ i. V. m. Abs. [0055] „LST [linguistic statistic

translation] process 100 includes a loop (135 …117) that is repeated n times“).

Da die D2 das Übersetzungsmodell p(f|e) ohne Regelbäume verwendet, und folglich

nur Übersetzungen statt Übersetzungsbäume gebildet werden, ist Merkmal M1.4

nur teilweise offenbart.

Innerhalb der Programmschleife werden Kombinationen von individuellen Worten,

sogenannte „Chunks“, gefunden (Fig. 6 (140) „Re-Order Chunks at Sentence Level“

i. V. m. Abs. [0021] “Sentence-level chunk re-ordering (40) defines connections 120-

125 between each source chunk 101-106 and a corresponding target chunk 130 -

134 that will be included in the target sentence 150 … ”, i. V. m. Fig. 6 (150) „Map

Soruce Chunks to Target Chunks“), bei denen es sich laut D2 z.B. um „Phrasen“

handeln kann (Abs. [0019] „syntactic chunks (e.g., phrases)“). Ebenso werden die

individuellen Worte gefunden (Fig. 6 (160) „Translate Source Words to Target

Words“). Damit offenbart die D2 die Merkmale M1.4.1.1 und M 1.4.1.3.

Das Übersetzungsmodell p(f|e) (Fig. 6 (170)), das gemäß Abs. [0028] und [0029]

auf Wahrscheinlichkeiten bezüglich Sentence-Level-Reordering [of Chunks] (SLR),

Chunk Mapping (CM) und Word Translations (W) beruht, basiert aber nicht auf

Regeln in Baumform (siehe Abs. [0028] bis [0029] „…instead of estimating p(e|f)

directly (e.g., the best translation e for an input string f), Bayes rule is applied to

maximize p(f|e) x p(e). Therefore, this splits the model into two parts: a translation

part p(f|e) and a language model p(e). For the language part, a trigram language

model may be used. The translation part is decomposed into sentence level

reordering (SLR), chunk mapping (CM) and word translations (W), and may be

modeled with the following probability equation:

p(f|e) = p(SLR|e) x Πip(CMi|e, SLR) x Πjp(W<ij|CMi,SLR‚e)”).

Wegen der fehlenden Regeln in Baumform sind die die Merkmale M1.4.1.2, M

1.4.1.4 und das übergeordnete Merkmal M1.4.1 nur zum Teil in der D2 offenbart.

Im Anschluss an die Programmschleife wird in der D2 bestimmt, welche von diesen

in der Programmschleife erzeugten Übersetzungen wahrscheinlich sind (Fig. 6

(175) „output translated target sentence corresponding to highest probability of

correctness P(n)“, wobei P(n) in Schritt (170) berechnet wurde). Die Auswahl kann

durch Anwenden eines Sprachmodells (p(e)) unterstützt werden (Fig. 6 (180). Da in

der D2 nur Übersetzungen und keine Übersetzungsbäume bewertet werden, ist

Merkmal M1.5 nur teilweise offenbart.

2.2.2. Der D1 ist Folgendes zu entnehmen:

In der D1 wird eine Ermittlung von Regeln für ein Übersetzungsmodell mit Regeln

in Baumform beschrieben, die in Maschinenübersetzungen verwendet werden

können (Titel „What’s in a translation rule?“, Kap. 1 letzter Absatz “Section 2 of this

paper describes algorithms for the acquisition of complex rules for a transformation

model” und Section 2.2, Abs. 2 “In it, we begin with a source symbol “ne”, followed

by a target subtree rooted at V B, followed by another source symbol “pas.” These

three elements of the derivation string are replaced with a target subtree rooted at

V P that discards the source symbols and contains the target subtree rooted at V B.

In general, this replacement process can be captured by the rule depicted in Figure

4“). Somit gehen Regeln in Baumform – entsprechend dem restlichen Teil der

Merkmale M1.1, M1.2, M1.4, M1.4.1, M1.4.1.2 und M1.4.1.4 – aus der D1 hervor.

Weiterhin wird in der D1 ausgeführt, dass Wahrscheinlichkeitsverteilungen über

Regeln leicht gebildet werden können, und solche probabilistischen Regeln eine

statistische Maschinenübersetzung verbessern können (Abschnitt 5 letzter Absatz:

„In this paper, we focused on providing a well-founded mathematical theory and

efficient, linear algorithms for learning syntactically motivated transformation rules

from parallel corpora. One can easily imagine a range of techniques for defining

probability distributions over the rules that we learn. We suspect that such

probabilistic rules could be also used in conjunction with statistical decoders, to

increase the accuracy of statistical machine translation systems”).

2.2.3. Die Würdigung dieses Materials aus dem Stand der Technik ergibt, dass das

mit dem Patentanspruch 1 beanspruchte Verfahren für den Fachmann nahegelegen

hat.

Aufgrund des in der D2 Absatz [0056] gegebenen Hinweises, dass in dem

beschriebenen „chunk mapping“ (vgl. D2, Fig. 6 (170) „CM“) Fehler auftreten

können, die z.B. durch weitere Vorverarbeitung zusammengesetzter Nomen

vermieden oder reduziert werden können, hatte der Fachmann Veranlassung,

überall dort nach Lösungen zu suchen, wo Verbesserungen der für das „chunk

mapping“ notwendigen Wortausrichtung („word alignment“) (vgl. D2, Abs. [0035])

zur Anwendung kommen. Hierbei konnte er auf die D1 stoßen, in der auf Techniken

zur Bestimmung der Wortausrichtung behandelt werden

(D1, Abstract).

Insbesondere werden dort Regeln in Baumform verwendet, und es wird auf

Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die erlernten Regeln hingewiesen (vgl. D1,

Seite 392, rechte Spalte, zweiter Absatz). Für den Fachmann bot es sich an, das

aus der D2 bekannte Verfahren bzw. System zumindest in Hinblick auf das „chunk

mapping“ um die Funktionalität probabilistischer Regeln nach dem Vorbild der D1

zu erweitern, um die Genauigkeit des aus der D2 bekannten statistischen

Übersetzungsverfahrens zu erhöhen (vgl. D2, Seite 392, rechte Spalte, zweiter

Absatz). Für eine derart kombinierte Lehre wird das rein wahrscheinlichkeitsbasierte

Übersetzungsmodell p(f|e) der D2 (D2, Fig. 6 (170) „p(f|e)“), das auf „chunk

mapping“ basiert (D2, Fig. 6 (170) „CM“)), ergänzt durch die in der D1

vorgeschlagenen Regeln in Baumform.

Durch die Ergänzung der Lehre der D2 durch die Lehre der D1 sind die in der D2

nur teilweise offenbarten Merkmale M1.1, M1.2, M1.4, M1.4.1, M1.4.1.2 und

M1.4.1.4 vollständig gegeben.

In dieser kombinierten Lehre liegen die zu bewertenden Übersetzungen folglich in

Baumform vor, und es kann bestimmt werden, welcher von diesen

Übersetzungsbäumen wahrscheinliche Übersetzungen darstellt. Der restliche Teil

von Merkmal M1.5 ist damit erfüllt.

Somit war das Verfahren des Patentanspruchs 1 gemäß Hauptantrag ausgehend

von der D2 und unter Berücksichtigung der aus der D1 bekannten Lehre

naheliegend.

3. Zu Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 1

Der Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 1 bezieht sich auf eine Vorrichtung zur

Datenverarbeitung, umfassend einen Prozessor, der so eingerichtet ist, dass er ein

computerimplementiertes Verfahren ausführt, das in Patentanspruch 1 des

Hauptantrags definiert ist.

Der Patentanspruch 1 gemäß Hilfsantrag 1 kann nicht günstiger beurteilt werden

als Patentanspruch 1 gemäß Hauptantrag.

Denn

der Einsatz

eines Prozessors

bei

der Realisierung

eines

computerimplementierten Verfahrens ist fachüblich, und kann für sich gesehen

keine erfinderische Tätigkeit begründen. Im Übrigen gelten die Ausführungen zum

Hauptantrag.

4. Zu Patentanspruch 1 der Hilfsanträge 2 und 3

Mit Merkmal M1.6 des Patentanspruchs 1 gemäß Hilfsantrag 2 und 3 werden

gegenüber dem Patentanspruch 1 des Hilfsantrags 1 die beanspruchten Regeln

weiter spezifiziert. Das Merkmal M1.6 entspricht dem Patentanspruch 2 der PCT-

Anmeldung, und lässt sich wie folgt auslegen:

(i)

(ii)

Die Regeln beinhalten Teile von Bäumen.

Die

Regeln

sollen

Übersetzungsregeln

für

eine

Maschinenübersetzung sein.

(iii)

Sie sollen

in Form einer Unterbaum-Unterzeichenketten-Regel

vorliegen.

(iv)

Ferner sollen die Regeln mit Wahrscheinlichkeiten für die Regeln

verbunden sein.

Die in Hilfsantrag 2 und 3 vorgenommene Änderung kann eine Patentfähigkeit nicht

begründen.

So sind solche Regeln in Baumform (Teilmerkmal (i)), nämlich in Form von

Unterbaum-Unterzeichenketten-Regeln

(Teilmerkmal

(iii)),

welche

zur

Maschinenübersetzung geeignet sind (Teilmerkmal (ii)), in der D1 gezeigt (vgl. D1

Fig. 4 i. V. m. zugehörigem Abschnitt 2.2 „From Derivations to Rules“). Die D1

schlägt auch vor, die Regeln mit Wahrscheinlichkeiten zu verbinden, um

Maschinenübersetzungen zu verbessern (Teilmerkmal (iv)) (Abschnitt 5 letzter

Absatz: „One can easily imagine a range of techniques for defining probability

distributions over the rules that we learn. We suspect that such probabilistic rules

could be also used in conjunction with statistical decoders, to increase the accuracy

of statistical machine translation systems”). Somit ist auch das Merkmal M1.6 durch

die D2 im Lichte der D1 nahegelegt.

Unter Berücksichtigung der Ausführungen zu Hilfsantrag 1 beruht auch der

Gegenstand des jeweiligen Patentanspruchs 1 gemäß Hilfsantrag 2 und Hilfsantrag

3 nicht auf einer erfinderischen Tätigkeit.

5.

Mit dem jeweils nicht patentfähigen Patentanspruch 1 nach Hauptantrag und

Hilfsanträgen sind auch die weiteren Patentansprüche der Anträge nicht

schutzfähig, da auf diese Patentansprüche kein eigenständiges Patentbegehren

gerichtet ist und über einen Antrag nur einheitlich entschieden werden kann (vgl.

BGH, Beschluss vom 27. Juni 2007 - X ZB 6/05, GRUR 2007, 862, Abschn. III. 3.

a) aa) - Informationsübermittlungsverfahren II).

6.

Da die Sache entscheidungsreif war, kam eine Zurückverweisung an das

Deutsche Patent- und Markenamt nicht in Betracht.

Rechtsmittelbelehrung

Gegen diesen Beschluss steht den am Beschwerdeverfahren Beteiligten das

Rechtsmittel der Rechtsbeschwerde zu. Da der Senat die Rechtsbeschwerde

nicht zugelassen hat, ist sie nur statthaft, wenn gerügt wird, dass

1.

2.

3.

4.

das beschließende Gericht nicht vorschriftsmäßig besetzt war,

bei dem Beschluss ein Richter mitgewirkt hat, der von der Ausübung

des Richteramtes kraft Gesetzes ausgeschlossen oder wegen

Besorgnis der Befangenheit mit Erfolg abgelehnt war,

einem Beteiligten das rechtliche Gehör versagt war,

ein Beteiligter im Verfahren nicht nach Vorschrift des Gesetzes

vertreten war, sofern er nicht der Führung des Verfahrens

ausdrücklich oder stillschweigend zugestimmt hat,

5.

der Beschluss aufgrund einer mündlichen Verhandlung ergangen ist,

bei der die Vorschriften über die Öffentlichkeit des Verfahrens verletzt

worden sind, oder

6.

der Beschluss nicht mit Gründen versehen ist.

Die Rechtsbeschwerde ist innerhalb eines Monats nach Zustellung des

Beschlusses beim Bundesgerichtshof, Herrenstr. 45 a, 76133 Karlsruhe durch

eine beim Bundesgerichtshof zugelassene Rechtsanwältin oder durch einen

beim Bundesgerichtshof zugelassenen Rechtsanwalt einzulegen.

Dr. Morawek

Akintche

Dr. Forkel

Hofmeister

Bundespatentgericht

17 W (pat) 17/23

(Aktenzeichen)

Verkündet am

8. April 2025

Wellmann

Justizbeschäftigte

als Urkundsbeamtin der Geschäftsstelle