许多用户在使用Patentics的语义检索中，经常误解语义检索“缺少可控性”。其实不然。

    Patentics语义检索的精髓是排序。

    排序可以在全部数据库中排序。比如，r/公开号， r/cn1128593, r/us4567890，等等；

    如果是新颖性检索，则加上时间限制。如，r/公开号 and di/公开号,即对该公开号申请日之前公开的所有文档进行排序。同时，还可以给出年月日时间数据，指定为该日之前公开的所有文献进行排序，如 r/公开号 and di/yyyymmdd。如果希望做抵触申请，则时间限制用 da/公开号，或da/yyyymmdd，为对该公开号申请日（或yyyymmdd）之前申请的所有文档排序。这就是我们所谓的“大海捞针”般的全数据库排序，即完全依靠我们的计算智能，按文本内容进行语义排序。排序结果是全部数据库，显然那些排在后面的不相干文档，没有任何用处。因此，Patentics给出最相关的400个输出。而这往往给人以“漏检”的印象。其实，如果需要n个，你可以后加and ctop/n来控制输出最相关的n个文档，例如，r/cn 1128593 andctop/10000，就是用cn1128593对全库排序，输出最相关的10000个。

    很显然，如果用户想对排序结果进行控制，除了上述输出个数以外，对于排序对象也可加以限制。例如，用户认为参与排序的文档必须包括某一关键词，如cdma,则可以用布尔检索式b/cdma来加以限制定义，r/CN1128593 and di/cn1128593 and b/cdma。

    必须强调，Patentics支持所有传统布尔检索方法的命令。用户可以用任何传统检索方法来对排序的结果集数据进行控制（限制）。这样，采用传统检索来限定一个数据集，帮助我们的计算机算法从全库范围排序缩小到一个限定集排序，相当于人的智慧与机器的人工智能结合，产生更精准的排序结果。

    什么是最理想的布尔检索式来限制排序数据集？答案是任何检索策略中有效的表达式都可以用。如关键词（b/关键词， ttl/关键词，abst/关键词,spec/关键词,等等）、IPC/（CPC/）分类，标准化申请人（ann/申请人）、申请人（an/申请人）。而且这些检索要素都可以像传统检索策略一样，通过and、or、andnot来组合。

    与传统检索方法相比，什么是语义排序的优势？大家知道，传统检索输出的结果，没有相关度排序，每一篇文档都是一样重要，都必须阅读，不然就是漏检。因此，用户需要设计4-6个检索策略，将数据集限定在可浏览的范围（100-200篇），然后浏览每一篇文献。这样，许多相关的文献就会被4-6个检索策略排除在外，发生漏检。

    而采用语义排序，被排序的结果集可以很宽泛。采用一个简单的关键词限定排序集在几十万篇中排序，经常也可达到理想结果。用户可以根据相关度从最相关到次相关依次浏览。往往浏览前面几篇，就可获得想要结果。而且根据系统给出的相关度排序，如果用户认为还需要进一步限定结果集，用户可以进一步添加检索式。

    用户进行查新检索，可以是从简单到复杂，逐步渐进。

    r/CN1128593，

    r/CN1128593 and di/cn1128593，

    r/CN1128593 and di/cn1128593 and b/cdma，或

    r/CN1128593 and di/cn1128593 and ann/高通，或

    r/CN1128593 and di/cn1128593 and icl/h04L，或，

    r/CN1128593 and di/cn1128593 and icl/h04L and b/cdma等。

    排序结果的最前面几篇是必读的。Patentics大数据分析告诉我们，第一篇就是审查员心目中的对比文件的概率为8-9%。而如果公开号被绿色标记，则表示该篇文献已经被语义透镜聚焦，其命中概率是20%以上。

    当然，请记住！每引入一个检索要素进行限制，就会产生漏检。而这正是传统检索技术无法避免的。Patentics语义检索，可以将漏检限制在没有（r/）或很小的范围（r/ and b/）。