用实际案例来说明，笔记的标签结构如何自生长，标签结构对搜索的强大支持——关于笔记工具的思考(中篇)

前情提要

上一篇在这里: 笔记软件最重要的功能是搜索——关于笔记工具的思考

这篇的主题

上篇是这篇的理论基础，有点长篇大论。这篇则是以图为主，用真实而具体的例子，讲清楚「局部多标签」的笔记方法。

所举的例子，来自于我最近在 logseq 中所记的笔记，从中选取了一部分，以「日程笔记流水」的形式展示在这里，以产生一种笔记不断生长的效果。这里所说的生长，主要指附加在笔记上的「标签系统的生长」。

例子的主旨，是关于将心脏支架的价格从 1.3 万元降到 700 元的「心脏支架集中采购政策」。

后文有很多图，这里先放一张看下效果。

笔记的生长过程

第 1 天的笔记

笔记内容

笔记包含的「标签」

心脏支架->心脏支架降价事件;
降价->心脏支架降价事件;
带量采购->心脏支架降价事件;

加入「标签」后，生成的图谱

第 2 天的笔记

笔记

标签

医疗回扣->医疗回扣案例;
医疗回扣案例->"心脏支架医疗回扣案例，回扣比例 10%";
心脏支架->"心脏支架医疗回扣案例，回扣比例 10%";

图谱

第 3 天的笔记

笔记

标签

行政干预药品价格->长支架消失;
药品短缺->长支架消失;
药品->心脏支架->长支架消失->长支架消失的原因;

图谱

第 4 天的笔记

笔记

标签

药物球囊->对心脏支架的集采导致药物球囊使用增加;
心脏支架->对心脏支架的集采导致药物球囊使用增加;
集采->对心脏支架的集采导致药物球囊使用增加;

图谱

第 N 天的笔记

……
……
……

整理笔记中的标签关联

上例中，还有很多标签之间可以建立关联，例如

支架->心脏支架;
药品->支架;
药品->药品短缺;
支架->长支架->长支架消失;
集采->带量采购;
药品->药品价格->行政干预药品价格->集采;
行政干预->行政干预药品价格;
回扣->医疗回扣;
药品->球囊->药物球囊;
降价->药品降价;
药品价格->药品降价;

添加新建关联后的新图谱(红色为新添加的标签、关联关系；绿色的后文有说明)

对比添加这些关联之前的图谱

最终的图谱（其中绿色的标签节点，可以理解为是一些完整的「语句」，而不仅仅是一个词）

基于标签结构的搜索

好了，标签关联起来了，标签结构已经有了，但有什么用呢？可以基于这种标签结构，优化搜索功能！搜索很重要，这在上篇( /t/818822 )中已经提到。后面会看到，logseq 等软件提供很多重要功能，实质就是搜索。

一种搜索效果的示意图

给定某个搜索关键词，下面的例子展示了搜索的结果：标签与关键词的关联关系越近，标签颜色越暖；反之亦然。例如红色标签与关键词关系最近，淡蓝色的最远。

搜索「心脏支架」

搜索「药品」

对于搜索结果的这种展示方式，只是一个我想到的示例。应该有很多方法可以比它更加简洁。比如对于标签与被搜索标签的关系远近，可以使用多层同心圆的布局来表达，或者可以使用节点与字体的大小来表达等等。

但重要的是，这种展示方式，不仅可以「表达各标签与被搜索标签的关系远近」，而且可以「利用有层次的标签结构，并在不破坏这个结构的基础上，展示搜索结果」。那么这个「有层次的标签结构」到底代表什么？又为什么要充分利用呢？

充分利用标签的结构来搜索

观察上述的标签结构，它是有结构层次的。这种层次体现在，上层的标签要比下层的更精炼：要么上层标签是下层标签的抽象，要么上层标签是下层标签的子元素。比如，

药品-球囊，「药品」是「球囊」的抽象
药品-支架
药品-药品价格，「药品」是「药品价格」的子元素
长支架消失-长支架消失的原因

所以从集合论角度看的话，上层标签代表的集合要比下层的大。这种上层涵盖下层的标签结构，可以在搜索时提供巨大的便利。

模糊搜索。比如，搜索时只记得某个词的一部分，例如「支架」，那么搜这个标签的话，标签结构会给到你提示线索如「长支架」、「心脏支架」等等，甚至可以间接联想到「球囊」。
抽象搜索。比如，多标签组合搜索的话，使用上层的抽象标签，会简化搜索过程。例如搜索「球囊 /长支架 /心脏支架 /药物支架」+「价格」的组合，可以换成搜索「心脏介入器械」+「价格」的组合。因为「心脏介入器械」标签是对「球囊 /长支架 /心脏支架 /药物支架」所有这些标签的抽象。

标签结构的进化

从「笔记生长的过程」一节可以知道，标签的结构是随着记笔记的过程不断生长的，不仅标签的规模越来越大，并且标签的结构也应该在不断完善。这里的「完善」，包含下面几点，

同义词合并
近义词抽象
标签充分关联
标签充分拆解
标签充分抽象
针对块(局部信息)的标签越来越丰富、准确。

而如果标签结构本身具有结构的话，会反过来让标签结构的改进更容易。因为你可以利用这种结构，更快速找到诸如同义词、近义词、未关联的标签、未抽象的标签、未拆解的标签，等等。反之想象一下，如果所有的标签以平铺或列表的组织形式，你又怎么去改进这些标签呢？

具有结构的标签系统，为自我改进提供很大便利。那么改进所需的时间和精力成本，就可以分散在记笔记的过程中：当添加了新的标签，或建立了新的关联后，或搜索某个标签后，发现了标签结构中的某些地方需要改进，顺手就改掉了。不需要专门抽时间特意为之。而已经改善过的那些标签，大概率是可以稳定地沉淀下来，而只需对新进来的标签作调整。

与目前 logseq 的功能对照着看

上述的多层次的标签结构，以及建立在其上的搜索功能，在目前的双向链接笔记软件中，实现的程度最大，但也并不是完全实现了(毕竟只是我的一个构思)。这里以 logseq 软件为例，看看有哪些部分已经实现，还有哪些部分未支持。

logseq 支持块，天然支持局部多标签。

每个块都可以打多个标签。这些标签可以关联起来。参考上面「笔记的生长过程」中，标签是可以打在块上的。

不过在 logseq 中，打在同一块上的多个标签，并不是通过块本身关联起来的，二是通过笔记的标题关联起来的。这样，就无法实现本文中所述的标签结构。

logseq 支持对标签搜索。有点像上述基于标签的搜索。

如下图，以列表形式显示匹配关键字的标签。优先显示匹配的标签结果，然后才是匹配的 block 和全文。

不过，这种搜索是以列表的形式，并且精确匹配关键字，也没有利用标签本身的结构。

logseq 的图谱。不利于标签结构发挥应有的作用，有很多改进空间。

单个页面的图谱。很有限。

全局的图谱。很乱。

匹配某个关键词的图谱。太死板。

(图略)。图谱中只显示包含该关键词的节点。

总的来说，logseq 没有体现出标签的结构。

logseq 建立标签之间的关联的方法。可以在页面内打标签，方便程度还可以。

比如上图，在「长支架消失」页面中，打上「心脏支架」的标签，可以把 2 者关联起来。

logseq 的标签筛选功能。

例如在「心脏支架」这个页面下，可以用来筛选的反向链接(标签)有：

可以筛选「与某个 tag 关联的其他 tag 」，在我看来，这相当于「多标签搜索」功能。

总结

标签结构很重要

多级标签，就像地图的多级定位一样，可以很灵活地调整搜索范围，并且建立一个搜索-反馈-搜索的循环过程：搜索标签->初步的标签结果->结合初步结果+标签结构->再次筛选增删标签->更近一步的搜索结果->再次筛选标签->...->最终的搜索结果。
这里的标签，并不是普通意义上的单个词或者词组，它甚至可以是一句话，例如本篇中的「对心脏支架的集采导致药物球囊使用增加」，它是对一段话的抽象概括。定位到这句话，就定位到了这段话。
形容多级标签结构，最合适的词是「提纲挈领」、「纲举目张」、「以点带线、以线带面」。
标签结构可以支持它自己的进化

并不是只有多级标签，更重要的是网状的关联

观察上面「笔记生长过程」中所给出的例子，如下图，

可以看到，「心脏支架」、「降价」、「带量采购」这 3 个标签，应该可以通过「心脏支架降价事件」这个段落，关联在一起。

目前的双链软件与这种标签系统还有些距离

以 logseq 为例，笔记的「标题」被赋予了太高的重要性。在我看来笔记标题不应该特殊化。

比如 logseq 中，所有块中的标签，都会与笔记的标题建立关联。这明显是不合适的。某个块的标签不一定与笔记标题有关联，是否关联要看关系强弱，强行关联只会使原本很弱的联系变得很强，导致标签结构失真。
标题就一定得成为标签吗？如果是的话，它在标签结构中，处于哪一层呢？

以 logseq 为例，关系图谱(也即本篇所指的标签结构)，没有被很好地发掘利用。

某个标签的反向链接列表，本质上是对这个标签先搜索再列表展示。
在反向链接页中，对标签再次进行筛选，本质上是一种多标签的搜索，这个过程不需要人工介入。
在搜索栏中，键入关键字，先展示命中的标签再展示命中的全文，本质上也是对标签的搜索。
而关系图谱恰恰是搜索功能的大辅助。所以为何不把这些搜索功能与关系图谱结合起来呢，而仅仅是摆一个样子呢？
当然，这里讨论的只是搜索相关。除开本质上是搜索的反向链接，双链软件的块状结构有很多好的特性，比如展示很方便，引用很方便。

这篇文章，介绍了使用局部多标签形成分层的标签结构，怎样利用这种标签结构。但关于标签还有很多问题:

标签之间的关联关系，都是同质的吗？比如 “药品-球囊”、“药品-药品价格” 这两种关联，是一个性质吗？
这些性质的差异，会怎样影响搜索呢？是否能通过建立不同的关联关系，优化搜索呢？
对于大纲式的笔记，在上下层级的块上分别打的标签，它们之间是否应该建立关联呢？

这些留到下篇再谈吧。我自己也还有很多疑问。

欢迎大家讨论质疑。