雙重上下文關鍵詞索引英文解釋翻譯、雙重上下文關鍵詞索引的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 double-KWIC index

分詞翻譯：

雙重的英語翻譯：

【計】 doubling

上下文的英語翻譯：

context
【計】 context

關鍵詞索引的英語翻譯：

【計】 keyword index

專業解析

雙重上下文關鍵詞索引（Double KWIC Index）是一種結合關鍵詞前後雙向語境的文獻索引技術，在漢英詞典學中用于提升術語檢索的精準度。其核心原理是通過提取關鍵詞（Key Word）及其左右相鄰的上下文（Context），構建雙向關聯的索引條目，兼顧術語的語法結構和語義關聯性。

一、核心定義與結構

雙重上下文（Double Context）
每個索引條目同時包含關鍵詞的左上下文（Left Context）和右上下文（Right Context）。例如，對術語“人工智能”構建索引時：
- 左上下文可能為“基于人工智能的算法”
- 右上下文可能為“人工智能應用場景”
  這種結構保留術語在真實語料中的完整搭配關系，避免傳統KWIC索引的單向局限性。
關鍵詞定位（Keyword Positioning）
關鍵詞始終固定于索引條目的中心位置，便于用戶快速定位目标術語，同時通過雙向語境判斷其詞性、搭配習慣及專業含義。例如：

[自然語言處理] 中的人工智能 技術 →
醫療領域的人工智能 診斷系統

二、技術優勢與學術價值

提升術語辨析能力
雙重語境可區分術語的多義性。例如“芯片”在電子工程與食品加工領域的含義差異，通過上下文可明确：
- 左語境“半導體芯片設計” vs. 右語境“巧克力芯片配方”。
支持跨語言詞典編纂
在漢英對照索引中，雙向語境為翻譯提供語義錨點。例如中文“運行”對應英文“run/execute”，其差異可通過上下文判定：

程式運行 環境 → program runtime environment
設備運行 狀态 → device operating status

三、權威學術參考

該索引模型的理論基礎源于信息科學領域的語境敏感索引理論（Context-Sensitive Indexing Theory），由Lancaster于20世紀90年代在《情報檢索系統》中系統闡述。其漢英詞典應用實踐可參考：

馮志偉《自然語言處理與詞典編纂》（商務印書館，2018）第7章“雙語索引技術”，詳細分析雙重上下文對術語對齊的優化作用。
國際标準ISO 999:1996《信息與文獻—索引編制》第4.2.3節明确将“雙向語境”列為高質量索引的核心特征。

四、實際應用場景

在專業漢英詞典（如《牛津漢英大詞典》）中，該技術用于：

生成術語的典型搭配庫（如“強化學習→機器學習的分支”）
标注學科領域标籤（如“向量”在數學/物理/計算機領域的語境差異）
構建術語語義網絡（通過上下文關聯近義詞，如“神經網絡”與“深度學習”的共現分析）

通過雙向語境的深度整合，雙重上下文關鍵詞索引顯著提升術語檢索的準确率與知識關聯性，成為現代詞典學與信息檢索系統的關鍵技術之一。

網絡擴展解釋

“雙重上下文關鍵詞索引”是一種結合了關鍵詞位置和上下文信息的索引方法，主要用于文獻檢索和主題标引。以下為具體解釋：

1.核心概念

雙重：指同時包含兩種索引方式或兩種上下文處理機制。例如既保留關鍵詞在原文中的位置（題内上下文），又提供獨立标目位置（題外上下文）。
上下文：指保留關鍵詞在原文中的相鄰詞彙或語句片段，幫助用戶通過語境理解關鍵詞含義。

2.索引結構特點

帶上下文的索引：如題内關鍵詞索引（KWIC）将關鍵詞嵌入原文詞序中展示，如“__關鍵詞__”；題外關鍵詞索引（KWOC）則将關鍵詞單獨列出并附上下文片段。
雙重處理：可能指同時結合KWIC和KWOC兩種形式，或通過雙向排序技術（如提到的正序與倒序排列）提升檢索效率。

3.應用場景

用于學術文獻、長文檔的快速主題檢索，例如在論文或報告中自動生成關鍵詞目錄并标注頁碼。
通過多維度呈現關鍵詞上下文，減少歧義并提高查準率。

4.與其他索引的區别

單純關鍵詞索引：僅列出關鍵詞，不保留上下文。
詞對式索引：僅關聯兩個關鍵詞，缺乏完整語境。

來源說明

如需了解具體實現技術（如雙向排序），可參考知網百科的題内關鍵詞索引解析；基礎定義可結合關鍵詞索引分類。