双重上下文关键词索引英文解释翻译、双重上下文关键词索引的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 double-KWIC index

分词翻译：

双重的英语翻译：

【计】 doubling

上下文的英语翻译：

context
【计】 context

关键词索引的英语翻译：

【计】 keyword index

专业解析

双重上下文关键词索引（Double KWIC Index）是一种结合关键词前后双向语境的文献索引技术，在汉英词典学中用于提升术语检索的精准度。其核心原理是通过提取关键词（Key Word）及其左右相邻的上下文（Context），构建双向关联的索引条目，兼顾术语的语法结构和语义关联性。

一、核心定义与结构

双重上下文（Double Context）
每个索引条目同时包含关键词的左上下文（Left Context）和右上下文（Right Context）。例如，对术语“人工智能”构建索引时：
- 左上下文可能为“基于人工智能的算法”
- 右上下文可能为“人工智能应用场景”
  这种结构保留术语在真实语料中的完整搭配关系，避免传统KWIC索引的单向局限性。
关键词定位（Keyword Positioning）
关键词始终固定于索引条目的中心位置，便于用户快速定位目标术语，同时通过双向语境判断其词性、搭配习惯及专业含义。例如：

[自然语言处理] 中的人工智能 技术 →
医疗领域的人工智能 诊断系统

二、技术优势与学术价值

提升术语辨析能力
双重语境可区分术语的多义性。例如“芯片”在电子工程与食品加工领域的含义差异，通过上下文可明确：
- 左语境“半导体芯片设计” vs. 右语境“巧克力芯片配方”。
支持跨语言词典编纂
在汉英对照索引中，双向语境为翻译提供语义锚点。例如中文“运行”对应英文“run/execute”，其差异可通过上下文判定：

程序运行 环境 → program runtime environment
设备运行 状态 → device operating status

三、权威学术参考

该索引模型的理论基础源于信息科学领域的语境敏感索引理论（Context-Sensitive Indexing Theory），由Lancaster于20世纪90年代在《情报检索系统》中系统阐述。其汉英词典应用实践可参考：

冯志伟《自然语言处理与词典编纂》（商务印书馆，2018）第7章“双语索引技术”，详细分析双重上下文对术语对齐的优化作用。
国际标准ISO 999:1996《信息与文献—索引编制》第4.2.3节明确将“双向语境”列为高质量索引的核心特征。

四、实际应用场景

在专业汉英词典（如《牛津汉英大词典》）中，该技术用于：

生成术语的典型搭配库（如“强化学习→机器学习的分支”）
标注学科领域标签（如“向量”在数学/物理/计算机领域的语境差异）
构建术语语义网络（通过上下文关联近义词，如“神经网络”与“深度学习”的共现分析）

通过双向语境的深度整合，双重上下文关键词索引显著提升术语检索的准确率与知识关联性，成为现代词典学与信息检索系统的关键技术之一。

网络扩展解释

“双重上下文关键词索引”是一种结合了关键词位置和上下文信息的索引方法，主要用于文献检索和主题标引。以下为具体解释：

1.核心概念

双重：指同时包含两种索引方式或两种上下文处理机制。例如既保留关键词在原文中的位置（题内上下文），又提供独立标目位置（题外上下文）。
上下文：指保留关键词在原文中的相邻词汇或语句片段，帮助用户通过语境理解关键词含义。

2.索引结构特点

带上下文的索引：如题内关键词索引（KWIC）将关键词嵌入原文词序中展示，如“__关键词__”；题外关键词索引（KWOC）则将关键词单独列出并附上下文片段。
双重处理：可能指同时结合KWIC和KWOC两种形式，或通过双向排序技术（如提到的正序与倒序排列）提升检索效率。

3.应用场景

用于学术文献、长文档的快速主题检索，例如在论文或报告中自动生成关键词目录并标注页码。
通过多维度呈现关键词上下文，减少歧义并提高查准率。

4.与其他索引的区别

单纯关键词索引：仅列出关键词，不保留上下文。
词对式索引：仅关联两个关键词，缺乏完整语境。

来源说明

如需了解具体实现技术（如双向排序），可参考知网百科的题内关键词索引解析；基础定义可结合关键词索引分类。