为什么说“邻接算符”是检验专利检索质量的重要指标

     互联网的发展，让信息检索变得方便快捷，每个人都会在百度、谷歌等搜索引擎上搜索信息，甚至百度和谷歌都成了搜索的代名词。例如，我们查某个信息的时候，有时候都会直接说“百度一下”或“谷歌一下”。不仅如此，人们打开购物网站以及各种网站都会涉及到信息搜索的问题，信息搜索能力已经成为人们重要的工作能力之一。

我们在谷歌和百度上进行搜索时，很多人只是直接输入关键词，多在关键词之间加一个空格。比如“自动驾驶汽车的激光雷达”，很多人都会在搜索引擎上直接输入整句话，有些经验的会写成“自动驾驶 汽车 激光雷达”，把几个概念之间用空格间隔开，会使用布尔逻辑进行检索的会写成：“自动驾驶 and 汽车 and 激光雷达”。如果对于一些有经验的人来说，可能会加上一些近义词或延伸词汇，比如写成：“（自动驾驶 or 自驾 or 智能驾驶 or 智驾 or 无人驾驶）and （汽车 or 车辆）and 激光雷达”，有些时候会加上翻译等等。很多人考察检索式的质量，也只是看收集到的近义词、延伸词以及分类号是否准确丰富。 检验检索式的质量，词汇或概念收集的全面性和检索式本身的逻辑性非常重要，这一点我们后续再说，但是“邻接算符”是检验检索质量的重要指标之一。

     所谓的邻接算符也叫位置运算符，可以在检索式中限定不同词之间位置的算符。例如我们搜索“汽车发动机”，用and或者or连接，“汽车 and 发动机”，如果用这个检索式去搜索相关文章或专利，一篇文章的开头提到汽车，文章的结尾出现一个发动机，很多可能这篇文章和专利是和汽车发动机无关的。有篇文章全文都是在介绍汽车自动驾驶的，只是在文章的结尾的时候提了下新能源车和传统发动机驱动的车辆在自动驾驶运用上的差别。这篇文章虽然也是“汽车 and 发动机”的检索式可以找到的，但却不是汽车发动机领域的。所以要想准确找到汽车发动机领域的文献，就要用到邻接算法或者位置运算符。例如“汽车 5w 发动机”，表示汽车和发动机之间至多相隔5个词汇，而且必须汽车在先，发动机在后，假如一篇文章或者专利中“汽车连接着发动机”，这句话中汽车和发动机之间相隔3个字或词，并且汽车在先，发动机在后，这篇文章或专利一定会被这个检索式命中。

     对大多数的检索主题来说，高质量的检索式中，邻接算符或位置运算法几乎是必需的。有的时候为了准确的命中相关的概率，一个检索式中需要用到多个位置运算符，比如“汽车 9w 发动机 10n 散热 20n水”，用这个检索式可以准确找到用水对汽车发动机冷却散热的概念。有的时候为了准确命中一个概念，需要写出多套复杂的检索式。这个在查新检索、无效检索、FTO检索中用得特别多，在找不到相关对比文件或目标专利的时候，如何不断打磨准确的检索式是非常重要的。 能否灵活运用邻接算法或位置运算符是检验一个检索人员水平的重要指标，邻接算法的运用也成了专业检索人员的必修课。

     Maxipat支持复杂邻接算符的检索式

     值得注意的是，很多免费的官方搜索引擎是不支持邻接算符或者仅仅支持有限的邻接算符连接，比如有的只支持两个词的邻接。这是因为很多开源的搜索引擎，底层只支持比较有限的邻接算法，如果要支持更多的邻接算法，就必须修改搜索引擎的底层代码，此外，邻接算法用得多，占用系统的资源也多。对邻接算法的支持程度也反映了一个数据库的质量。

Maxipat虽然是AI辅助创新和知识产权工作的工具，但是对传统的搜索方式支持同样提出更高的标准，可以支持数百行带有邻接算符的检索式，支持用邻接算法编辑复杂的检索式，用户除了用AI对话或语义方式检索之外，也可以编辑更复杂的检索式进行传统的文献和专利检索。

原创 佑斌

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