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Patentics的算符有很多，不光是数量，关键是能力，Patentics的算符能发挥真正的大数据计算能力，为使用者的想象力翅膀提供冲上云霄的高密度能量。我们首先还是出几道题，看看没有Patentics大家能不能完成？第一题：能否找出国家电网被清华大学引用的全部专利？第二题：能否找出引用清华大学的专利里面，注意，是引用清华大学的专利中，含有5G这个词？第三题：能否找一下对于清华大学的引用，就我国的各个省市来讲，谁比较多？怎么样，是不是很懵圈，没思路，没手段，或者有些高手有手段，但是正在思考进行的代价。Patentics来办这事儿，就是一句话的节奏。首先第一题：输入检索式ann/国家电网andrefs/清华大学，如下图：怎么样！一个表达带走一切，事实上我们有一组这样的检索命令，包治百病，只有你想的到，没有我们办不到，大家仔细看下面的字段表：大家看到了第一个非常厉害的refs/算符，它后面可以自动识别并接续常用的标准字段，比如国家、公司或者分类号，甚至大家看上图的例子，利用布尔逻辑算符andor，可以把它们互连在一起。但是我们更厉害的是解决第二题的能力，即如何在被引用文献集合中定位一个词呢？看下面：没错，大家看到了上图以及再上方的检索字段表里有两个专门字段，一个是refsn，一个是refsb。它们貌似都可以一个检索式就完成第二题，但是区别是什么呢？各位请看上图右侧红圈处，refsb算符基于标准布尔逻辑，因此当此时限定一个词汇的时候，检索目标严格检索这个词是否出现，即如：“如图5G”这样的表达也是遵循布尔被命中。这个有好有坏，好处是绝对不漏检，坏处是有噪音。那么使用refsn的时候，我们的系统就自动启动了分词功能，保证这个词应该是一个正确的、有实体意义的表达，才会被命中。怎么样，总有一款适合你对不对！第三个问题，看看从省份角度看清华大学引用，即目标专利群是各个省份，但是它们必须都引用过清华大学的专利。这个问题够刁钻是不是?Patentics完成它共三步：第一步：输入检索式清华大学ann/清华大学第二步：分类器中调用大数据分组，选择“被引-地域”，如下图：第三步：看结果怎么样，就是这么简单，这么爽！而且Patentics全程图与数据可以互动，任何分组项随时二次回传到检索端参与进一步的计算，图标本身也是支持点击后二次再运算，再分组，真正的无穷之想象力的翅膀！请各位感受起来，感受客户端，感受新时代的制导导弹！试用产品及高阶权限体验，请扫码下方推荐文章
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