可扩充的布尔信息检索英文解释翻译、可扩充的布尔信息检索的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 extended Boolean information retrieval

分词翻译：

可的英语翻译：

approve; but; can; may; need; yet

扩充的英语翻译：

augment; expansion; extend; extension; strengthen
【经】 expand; expansion

布尔的英语翻译：

【计】 B; BOOL

信息检索的英语翻译：

【计】 message retrieval

专业解析

可扩充的布尔信息检索 (Expandable Boolean Information Retrieval)

在信息检索领域，“可扩充的布尔信息检索”指的是一种基于布尔逻辑模型构建的检索系统，其核心特征在于具备良好的可扩展性。以下从汉英词典角度对其关键概念进行详细解释：

核心模型：布尔检索 (Boolean Retrieval)
- 概念：这是一种经典的信息检索模型。它使用布尔逻辑运算符（AND, OR, NOT）将查询中的关键词组合起来，形成精确的检索表达式。系统根据这些表达式在文档集合中进行匹配，返回严格满足逻辑条件的文档列表。
- 特点：检索过程明确、结果易于解释（文档要么匹配，要么不匹配），查询语法相对简单。但其主要局限在于缺乏对文档与查询相关度的精细排序（所有匹配文档被视为同等重要），且对自然语言查询的理解较为生硬。
- 英文对应： Boolean Retrieval / Boolean Model。其核心是应用布尔代数进行信息查找。
关键特性：可扩充性 (Expandable)
- 概念： “可扩充”在此语境下指该布尔检索系统在设计上具有灵活性和可扩展性。这意味着系统的基础架构和功能并非固定不变，而是能够相对容易地进行扩展、增强或修改，以适应新的需求或融入更先进的技术。
- 扩展方向举例：
  - 功能扩展：在基础布尔匹配之上，集成相关性排序算法（如基于词频-逆文档频率TF-IDF、BM25等），使结果从简单的匹配/不匹配二元判定，转变为按相关度高低排序的输出。
  - 索引内容扩展：系统不仅能处理简单的关键词和布尔表达式，还能扩展到索引和检索更复杂的数据结构或元数据（如日期范围、作者信息、地理位置等），支持更精细的过滤和查询。
  - 集成能力：能够与其他检索模型（如向量空间模型、概率模型）或自然语言处理技术（如查询扩展、同义词处理）结合或集成，形成混合检索系统，提升检索效果。
  - 规模扩展：系统设计支持处理不断增长的海量数据（文档集合），在索引构建、存储和查询处理效率上具有良好的可伸缩性。
- 英文对应： Expandable / Extensible。强调系统的适应性和升级潜力。
整体含义 (Overall Meaning) “可扩充的布尔信息检索”描述的是一种以布尔逻辑为检索基础，但通过精心设计使其具备高度可扩展性的信息检索系统或方法。它保留了布尔模型精确匹配、规则清晰的优点，同时通过可扩展的设计克服其固有缺点（如缺乏排序、灵活性不足），能够融合更先进的技术来提升检索性能和用户体验。

权威参考来源：

《信息检索导论》(Introduction to Information Retrieval) by Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze：该书是信息检索领域的经典教材，详细阐述了布尔模型的基本原理、优缺点，并讨论了检索系统扩展性设计的重要性。书中对如何扩展基础模型（如加入排序）有深入探讨。
《现代信息检索》(Modern Information Retrieval) by Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto：这本权威著作同样系统介绍了布尔模型，并强调了现代检索系统需要具备的可扩展性，以支持复杂查询、大规模数据和高级功能。
ACM Computing Surveys / Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST)：这些顶级学术期刊经常发表关于信息检索模型演进、可扩展架构设计以及混合检索技术的研究论文，为“可扩充布尔检索”的实现和优化提供了理论基础和技术方案。

网络扩展解释

“可扩充的布尔信息检索”是传统布尔检索模型的扩展形式，旨在提升其灵活性和适用性。以下从核心概念、扩展方向及实际应用三方面进行解释：

一、布尔检索基础

布尔检索是一种基于布尔逻辑运算符（AND/OR/NOT）的检索模型。其特点包括：

二值匹配：文档与查询的相关性仅判断为“匹配”或“不匹配”，无法排序。
结构化查询：通过逻辑运算符组合关键词，例如“人工智能 AND (教育 OR 医疗)”。

二、“可扩充性”的含义

传统布尔模型存在局限性（如无法处理权重、短语匹配等），因此需通过以下方式扩展：

运算符扩展
引入新运算符增强表达能力，例如：
- 邻近运算符（NEAR）：要求关键词在文档中相邻出现（如“信息 NEAR 检索”）。
- 异或运算（XOR）：仅包含其中一个关键词（如“咖啡 XOR 茶”）。
权重与模糊匹配
允许为关键词分配权重，结合布尔逻辑实现部分匹配。例如：“(人工智能 OR 机器学习) AND 教育”中，“人工智能”权重更高。
结合其他模型
与向量空间模型结合，支持相似度排序，弥补传统布尔模型无法排序的缺陷。

三、应用场景

学术数据库：通过复杂布尔表达式精准定位文献（如“量子计算 AND 加密 NOT 区块链”）。
法律文档检索：利用邻近运算符查找特定法律条款。
商业情报分析：加权布尔查询筛选高相关性市场报告。

“可扩充的布尔信息检索”通过增强运算符、支持权重及结合其他模型，解决了传统布尔检索的僵化问题，使其适应更复杂的检索需求。如需进一步了解具体技术实现，中的扩展逻辑运算示例。