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在知识产权保护体系中，商标近似认定是商标注册审查、异议裁定与行政诉讼中最常见也最复杂的问题之一。尤其在组合商标、图文混合、显著性构成等要素交叉的情况下，判断是否构成近似商标，不仅要求法律适用的准确性，还需具备识别显著部分与混淆可能性的综合推理能力。本数据集围绕“商标近似认定”这一核心任务构建，以典型异议审查与复审场景为蓝本，采用多步法律推理链（Chain-of-Thought）结构，重现审查员或裁判机关在“显著识别元素提取→混淆可能性分析→注册驳回判断”过程中的推理路径，适用于智能审查系统、商标大模型训练与品牌合规分析任务。
数据参数
id
不固定长度字符串
industry
法律
task_type
商标近似认定
label
不固定长度字符串，例如“组合商标是否近似以核心部分判断”
input
不固定长度字符串
cot_steps
不固定长度字符串
answer
不固定长度字符串
key_variables
如“知名度”“显著识别部分”“混淆可能性”等
difficulty
简单 / 中等 / 复杂
source
例如“商标异议裁定文书”、“商标局审查指南”
domain
知识产权法
数据样例
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