对数检索方法英文解释翻译、对数检索方法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 logarithmic search method

logarithm
【计】 logarithmic
【经】 logarithm

【计】 recall; retrieval; retrieve
【经】 search

means; measure; medium; method; plan; technique; way; ways and means
【计】 P; PROC
【医】 modus
【经】 means; modus; tool

对数检索方法（Logarithmic Retrieval Method）是一种基于概率模型的信息检索技术，其核心思想是通过对数函数转换概率值来计算文档与查询的相关性得分，以优化排序效果。以下是详细解释：

中文术语：对数检索方法
英文对应：Logarithmic Retrieval Method
核心原理：利用对数函数转换词项概率，解决传统概率模型中极端值（如0或1）导致的排序偏差问题。公式表达为：
$$ log frac{P(t|d)}{P(t| eg d)} $$

其中 (P(t|d)) 表示词项 (t) 在相关文档中出现的概率，(P(t| eg d)) 为在非相关文档中的概率。

概率模型基础
基于概率检索框架（如BM25的前身），通过统计词项在相关/非相关文档集的分布计算相关性得分。

来源：《信息检索导论》（Introduction to Information Retrieval, Manning et al.）
对数转换的优势
- 压缩数值范围，避免小概率连乘导致的浮点数下溢问题；
- 将概率比值转化为线性可加的分值，简化排序计算。
  来源：康奈尔大学概率检索模型研究（Cornell SMART System）
排序函数设计
典型对数检索模型将文档得分定义为：

$$ sum_{t in Q} log frac{P(t|d)(1-P(t| eg d))}{P(t| eg d)(1-P(t|d))} $$

通过最大化该得分筛选高相关性文档。

来源：信息检索概率模型经典论文（Robertson & Sparck Jones, 1976）

Manning, C. D., et al. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008.
Robertson, S. E., & Sparck Jones, K. "Relevance Weighting of Search Terms." Journal of the American Society for Information Science, 1976.
Salton, G., & Buckley, C. "Term-Weighting Approaches in Automatic Text Retrieval." Information Processing & Management, 1988.

由于未搜索到与“对数检索方法”直接相关的资料，以下解释基于信息检索和计算机科学中的常见概念进行推测，可能与实际术语定义存在偏差：

基于对数复杂度的检索算法
例如二分查找算法（时间复杂度为O(log n)），利用对数特性快速缩小搜索范围，适用于有序数据集。每次比较后将问题规模减半，大幅提升效率。
检索模型中的对数函数应用
- TF-IDF权重计算：IDF（逆文档频率）通常用公式
  $$text{IDF}(t) = logleft(frac{N}{text{df}(t)}right)$$
  其中N为文档总数，df(t)为包含词项t的文档数。对数压缩高频词的影响，突出稀有词的重要性。
- BM25算法：部分实现中对词频（TF）进行对数处理，避免线性增长导致的偏差。
概率检索中的对数几率（Log-Odds）
在概率模型中（如语言模型或逻辑回归），用对数几率表示文档与查询的相关性概率，便于将多个特征线性组合并转化为概率值。
对数压缩技术优化存储
在索引压缩（如Elias-Fano编码）中，对数表示用于减少存储空间，同时支持快速检索操作。

如需进一步分析，请补充具体应用场景或文献内容。