上篇文章我們談到閱讀活動一定要以自我為中心，只有自己心中好奇的問題驅(qū)動，閱讀才會變得好玩、有意義。這篇文章我將討論如何利用軟件輔助閱讀，盡力讓技術(shù)型閱讀變成一件令人愉悅的事。
一，什么是技術(shù)型閱讀
概述之，一頁頁翻書就是傳統(tǒng)閱讀，利用軟件選擇自己需要的部分觀看，就是技術(shù)型閱讀。傳統(tǒng)閱讀就好像蹩腳偵探“地毯式”的逐級排查，而技術(shù)型閱讀則是福爾摩斯對信息的快速偵測?？梢詴诚?，假如未來計算機能夠直接為你定位到需要閱讀的板塊，那么尋找答案是不是更加簡單呢？其實我們已經(jīng)能夠初步做到這一點，只是很多人還在堅守傳統(tǒng)閱讀的習慣罷了。信息爆炸時代閱讀本身便稀缺，如果再一味死讀書，終究會落后于時代。因此我想普及有關(guān)“半機械化”閱讀的經(jīng)驗，讓大家也了解到利用軟件進行閱讀的好處。其實，用軟件里的“關(guān)鍵詞”在書中檢索“答案”，比“方讀此，勿慕彼”的笨辦法好太多。技術(shù)擴展了人類的能力邊界，使我們能夠比以前讀到更多書籍、學到更多知識。
二，OCR 光學字符識別
紙質(zhì)書雖有更好的閱讀體驗，但尋找答案時卻相當麻煩。于技術(shù)型閱讀而言，電子書自然是唯一選擇。很多小伙伴好奇哪種電子書格式最好，個人覺得沒有定論。EPUB、MOBI、AZW3、PDF，各有優(yōu)缺點，根據(jù)自己需要選擇適合自己的就好。這里我主要想討論掃描版PDF電子書，理由是：掃描版PDF雖然不支持檢索，但格式排版和紙質(zhì)書一樣，十分方便引用，也可以找到同版紙書。只要彌補掃描版PDF不能檢索的缺陷，閱讀效率就會大大提高。事實上，OCR 即解決掃描PDF書籍檢索問題的最佳方案。
維基詞條對OCR的解釋如下：
光學字符識別（英語：Optical Character Recognition，OCR）是指對文本資料的圖像文件進行分析識別處理，獲取文字及版面信息的過程。
簡單講，平常我們看到的、可以復(fù)制粘貼的知網(wǎng)文獻都是OCR技術(shù)處理后的雙層PDF文件；而那些不能復(fù)制、粘貼的掃描版電子書則是沒有經(jīng)過OCR處理、十分孤單的單層PDF文件。換言之，單層PDF在計算機眼中就是一張張圖片，只有它變成雙層PDF，計算機才能識別沉在圖片下層的文字信息。所以，要想實現(xiàn)掃描版PDF的檢索功能，就必須用OCR為這個孤單的單層PDF找個對象，讓它變成含有文字、排版信息的雙層PDF。
OCR軟件推薦：PDFelement
選擇這款軟件的原因是它可以全平臺使用，且價格喜人。老牌國際大廠的OCR軟件動不動就上千，PDFelement只賣三百簡直是個小清新（大家最好支持正版哦）。唯一缺點是它OCR的速度較慢，耐心等等就好。下面兩張圖片我標出了OCR功能在Mac平臺和 Windows平臺的界面布局，方便萌新初次上手。
溫馨提示：OCR處理后的電子書一定要固定放在某個文件夾中，最好找個云同步盤。不然處理完隨手一丟，之后的閱讀活動會變得異常艱難。大家肯定也想省心省力對吧？所以平常要養(yǎng)成良好的習慣，定期整理，以后查找資料時會便捷很多。
三，簡單檢索
大家不難發(fā)現(xiàn)，OCR之后，書籍的維度就被打開了。只要我們拿著關(guān)鍵詞去詢問書籍，書籍就能給出比之前無目的閱讀精確很多的答案。好比我們翻看《單向度的人》，卻只好奇馬爾庫塞（德：Marcuse）關(guān)于“傳播”的論述，那么無需把整個書本折騰一遍也能快速找到相關(guān)段落。
如上圖所示，在查找框鍵入“傳播”，即可定位書中所有“傳播”的位置，這時我們進行閱讀就好。不過千萬記得：務(wù)必聯(lián)系上下文，否則看一些艱深書籍很容易斷章取義。畢竟，我們的方法只是為了提高效率，而不是投機取巧。實打?qū)嵉拈喿x才能為自己帶來收益。
四，全盤檢索
如果你是經(jīng)常閱讀的熟手，很快會察覺到“簡單檢索”的局限。從知識維度看，“簡單檢索”雖然有效，但是只聚焦于一本書籍，無法實現(xiàn)書籍網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)動。因此我們需要一款像X光一樣透視全部書籍文本的工具，只有這種工具才能滿足進階用戶的要求。我費了一番功夫，總算在Mac平臺和Windows平臺分別找到的兩款還算好用的全盤檢索軟件，推薦給你：
PDF Search
這是Mac平臺的PDF全盤檢索軟件，非常適合進階讀者中要求不高的群體。它的操作邏輯十分簡單，只要先把所有藏書輸入其中、做個索引，再用關(guān)鍵詞檢索即可。它會將全部書籍中所有包含關(guān)鍵詞的信息加以標注，并在打開文件時生成動畫引導(dǎo)讀者注意。
下面我用“先鋒小說”做個示范：
可以看到，全部書籍里的“先鋒小說”都被檢索出來了，甚至按照級別排了序。雖然我并不是很懂這個排序邏輯，但使用時也沒產(chǎn)生太大困擾。假如你的書籍特別多，這個軟件還可以給書籍標簽。如此一來，軟件檢索時會排除掉你不需要的書籍類目，十分方便。但是，任何事物都不可能完美，它也有不少缺點，尤其對中文支持較差，大致只能做到不影響使用的程度。顏值黨可以考慮購買。
FileLocator Pro
Windows平臺的神器，比上面那個好用多了，缺點是長得比較丑。它可以快速檢索本地的PDF文件，并為用戶提供文內(nèi)信息的預(yù)覽。其基礎(chǔ)檢索功能如下：
和PDF Search的基礎(chǔ)檢索別無二致，唯一區(qū)別就在于索引方式不同。不過，你要深度使用這款軟件才能體會它的強大之處，僅一個布爾表達式就已經(jīng)可以將它稱為神器。下面我用具體場景給大家展示一下布爾表達式的使用。
四，專家檢索
AND 語法
“A主題和B主題我都要”，軟件會檢索同時出現(xiàn)AND兩邊詞語的內(nèi)容。這是最基礎(chǔ)的語法，能夠有效縮小檢索范圍。在實際使用中，全文檢索的效果一般，主要適用于書籍標題的檢索。好比想找索緒爾（法：Saussure）關(guān)于語言學的書籍，但忘了具體書名，那么可以用AND語法來查找：
NOT 語法
“我不要A主題”?；竟δ苁桥懦阎恍枰闹黝}，縮小檢索范圍。在書籍少的時候不推薦使用，只有當書籍數(shù)量龐大，難以篩選之時，NOT語法才能幫上忙。例如需要了解“敘事”相關(guān)主題，但又不想涉及到電影敘事，可以在NOT之后接“影視”、“電影”加以排除：
OR 語法
“A主題和B主題都給我看看”?；竟δ苁菙U大檢索范圍，適合不明確主題具體用詞或多個主題的情況。如“實驗小說”和“先鋒小說”內(nèi)涵相近，但不知道書中到底用這兩個關(guān)鍵詞中的哪個。此時可以用OR語法連接類似的關(guān)鍵詞，避免遺漏：
NEAR 語法
“A主題下的B話題我有興趣”?；竟δ苁强s小全文查找范圍，適用于查找某個主題下的具體話題。例如想找“馬原”寫的“先鋒小說”?？梢杂肗EAR語法表達：
需要注意，NEAR之前的關(guān)鍵詞才是搜索的重心。換言之，“馬原”只是輔助定位“先鋒小說”的一個路標。
LIKE 語法
“比較像A主題的都幫我查查”?；竟δ苁悄：阉鳎m用于某個主題術(shù)語有變形的情況。好比鍵入“先鋒小說”，也能檢索到“先鋒派小說”：
五，小結(jié)
總之，無論是完全不需要學習的簡單檢索，還是擁有較復(fù)雜邏輯的專家檢索，都能給我們讀者帶來切實的效率提升。我認為在未來通過軟件理解書籍將是現(xiàn)代人的必須掌握的技能。書籍本質(zhì)是知識，而知識本質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)。技術(shù)型閱讀可以從宏觀角度把握知識網(wǎng)絡(luò)的組建，同時，也能夠提高讀者的主動性，拒絕被動讀書的不良習慣。事實上，越從技術(shù)角度解構(gòu)書籍，越是會動用到大腦中的復(fù)雜策略，大家可以想一想游戲是不是因為玩家可以運用復(fù)雜策略才有了可玩性？書籍其實是一樣的道理：接受沉悶的閱讀，結(jié)果就是頭腦閉塞；檢索、思考、玩著去閱讀，會越來越精于此道。
