部分匹配查询英文解释翻译、部分匹配查询的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 partial match query

分词翻译：

部分的英语翻译：

part; section; portion; proportion; sect; segment; share
【计】 division; element
【医】 binary division; fraction; mero-; pars; part; Partes; portio; portiones

匹配的英语翻译：

marry; matching; mate
【计】 matching

查询的英语翻译：

demand; inquire about; refer; see about
【计】 query

专业解析

在汉英词典领域，"部分匹配查询"（Partial Match Query）指用户输入非完整词汇时，系统基于字符片段检索相关词条的过程。其核心是通过模糊匹配技术实现近似结果反馈，具体分为以下四类应用场景：

一、基础定义与技术实现

当用户输入词根、前缀或后缀片段（如输入"tech"）时，系统自动匹配"technology/技术"、"technical/技术的"等完整词条。该功能依赖以下两种算法：

前缀匹配（Prefix Matching）：识别开头字符相同的词条（如"comput"匹配"computer"）
中缀匹配（Infix Matching）：捕捉包含输入片段的词条（如"ology"匹配"biology"）
实现原理参考数据库模糊查询技术

二、词典场景中的典型应用

拼写容错
用户输入"accomodation"（正确拼写accommodation），系统返回正确词条及拼写建议

词缀扩展
输入"un-"显示"unhappy/不快乐的"、"unusual/不寻常的"等派生词

复合词检索
输入"book"可匹配"bookstore/书店"、"notebook/笔记本"等复合词

三、技术实现关键点

索引优化：采用倒排索引（Inverted Index）加速片段检索
编辑距离算法：通过Levenshtein Distance计算字符差异度（公式如下）：

$$ text{lev}{a,b}(i,j) = begin{cases} max(i,j) & text{if } min(i,j)=0 min begin{cases} text{lev}{a,b}(i-1,j) + 1 text{lev}{a,b}(i,j-1) + 1 text{lev}{a,b}(i-1,j-1) + 1_{(a_i eq b_j)} end{cases} & text{otherwise} end{cases} $$ 算法实现详见计算语言学手册

四、用户价值与词典学意义

该功能显著提升查询效率，尤其适用于：

非母语学习者记忆词根阶段（如仅回忆"bio"）
专业术语检索（如医学词汇"cardiomegaly"的首片段"cardio"）
跨语言翻译场景中的词汇联想
实证研究显示可降低43%的查询放弃率（Lexicography Journal, 2023）

权威参考文献：

Landau, S.I. 《词典学导论》 Cambridge University Press

Manning, C.D. 《信息检索导论》 斯坦福大学出版社

ISO 24613:2022 语言资源管理标准

网络扩展解释

部分匹配查询是数据库和搜索引擎中常用的技术，主要用于查找包含特定片段的数据而非完全匹配的条目。以下是综合技术实现和应用场景的解释：

1. 核心定义

部分匹配查询（Partial Matching）指在搜索时允许用户指定词条的一部分，并返回包含该片段的所有结果。这种查询不要求完全匹配整个词条，而是通过子字符串、前缀或通配符匹配来实现。

2. 常见应用场景

即时搜索（Search-as-you-type）：用户输入过程中实时展示相关结果，例如自动补全功能。
结构化数据匹配：如邮编、产品序列号等未分析的字段（not_analyzed），需匹配前缀或固定模式。
复合词处理：适用于德语、荷兰语等包含长复合词的语言（如“Weltgesundheitsorganisation”）。

3. 技术实现方式

数据库（如MySQL）：

LIKE关键字：使用通配符%（匹配任意字符）和_（匹配单个字符）。例如：
```
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%张%';-- 查找包含“张”的所有用户名
```
正则表达式：提供更灵活的匹配规则，但可能消耗更多计算资源。

搜索引擎（如Elasticsearch）：

前缀查询（Prefix Query）：匹配以指定字符串开头的词条。
通配符查询（Wildcard Query）：支持*和?通配符，如qu?ck*。
模糊匹配（Fuzzy Matching）：允许一定程度的拼写错误。

4. 性能与注意事项

数据库性能问题：使用LIKE '%...%'可能导致全表扫描，建议对高频查询字段建立索引或限制前缀通配符。
搜索引擎优化：Elasticsearch通过倒排索引和分词机制优化部分匹配效率，适合大规模数据场景。
特殊场景处理：如SQL Server可通过SOUNDEX函数实现模糊音匹配，或结合CLR存储过程使用高级算法（如Levenshtein距离）。

部分匹配查询是实现灵活搜索的关键技术，需根据数据量、性能要求和语言特性选择合适方案。如需更完整的代码示例或技术细节，可参考来源网页。