部分匹配查詢英文解釋翻譯、部分匹配查詢的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 partial match query

分詞翻譯：

部分的英語翻譯：

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

匹配的英語翻譯：

marry; matching; mate
【計】 matching

查詢的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典領域，"部分匹配查詢"（Partial Match Query）指用戶輸入非完整詞彙時，系統基于字符片段檢索相關詞條的過程。其核心是通過模糊匹配技術實現近似結果反饋，具體分為以下四類應用場景：

一、基礎定義與技術實現

當用戶輸入詞根、前綴或後綴片段（如輸入"tech"）時，系統自動匹配"technology/技術"、"technical/技術的"等完整詞條。該功能依賴以下兩種算法：

前綴匹配（Prefix Matching）：識别開頭字符相同的詞條（如"comput"匹配"computer"）
中綴匹配（Infix Matching）：捕捉包含輸入片段的詞條（如"ology"匹配"biology"）
實現原理參考數據庫模糊查詢技術

二、詞典場景中的典型應用

拼寫容錯
用戶輸入"accomodation"（正确拼寫accommodation），系統返回正确詞條及拼寫建議

詞綴擴展
輸入"un-"顯示"unhappy/不快樂的"、"unusual/不尋常的"等派生詞

複合詞檢索
輸入"book"可匹配"bookstore/書店"、"notebook/筆記本"等複合詞

三、技術實現關鍵點

索引優化：采用倒排索引（Inverted Index）加速片段檢索
編輯距離算法：通過Levenshtein Distance計算字符差異度（公式如下）：

$$ text{lev}{a,b}(i,j) = begin{cases} max(i,j) & text{if } min(i,j)=0 min begin{cases} text{lev}{a,b}(i-1,j) + 1 text{lev}{a,b}(i,j-1) + 1 text{lev}{a,b}(i-1,j-1) + 1_{(a_i eq b_j)} end{cases} & text{otherwise} end{cases} $$ 算法實現詳見計算語言學手冊

四、用戶價值與詞典學意義

該功能顯著提升查詢效率，尤其適用于：

非母語學習者記憶詞根階段（如僅回憶"bio"）
專業術語檢索（如醫學詞彙"cardiomegaly"的首片段"cardio"）
跨語言翻譯場景中的詞彙聯想
實證研究顯示可降低43%的查詢放棄率（Lexicography Journal, 2023）

權威參考文獻：

Landau, S.I. 《詞典學導論》 Cambridge University Press

Manning, C.D. 《信息檢索導論》 斯坦福大學出版社

ISO 24613:2022 語言資源管理标準

網絡擴展解釋

部分匹配查詢是數據庫和搜索引擎中常用的技術，主要用于查找包含特定片段的數據而非完全匹配的條目。以下是綜合技術實現和應用場景的解釋：

1. 核心定義

部分匹配查詢（Partial Matching）指在搜索時允許用戶指定詞條的一部分，并返回包含該片段的所有結果。這種查詢不要求完全匹配整個詞條，而是通過子字符串、前綴或通配符匹配來實現。

2. 常見應用場景

即時搜索（Search-as-you-type）：用戶輸入過程中實時展示相關結果，例如自動補全功能。
結構化數據匹配：如郵編、産品序列號等未分析的字段（not_analyzed），需匹配前綴或固定模式。
複合詞處理：適用于德語、荷蘭語等包含長複合詞的語言（如“Weltgesundheitsorganisation”）。

3. 技術實現方式

數據庫（如MySQL）：

LIKE關鍵字：使用通配符%（匹配任意字符）和_（匹配單個字符）。例如：
```
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%張%';-- 查找包含“張”的所有用戶名
```
正則表達式：提供更靈活的匹配規則，但可能消耗更多計算資源。

搜索引擎（如Elasticsearch）：

前綴查詢（Prefix Query）：匹配以指定字符串開頭的詞條。
通配符查詢（Wildcard Query）：支持*和?通配符，如qu?ck*。
模糊匹配（Fuzzy Matching）：允許一定程度的拼寫錯誤。

4. 性能與注意事項

數據庫性能問題：使用LIKE '%...%'可能導緻全表掃描，建議對高頻查詢字段建立索引或限制前綴通配符。
搜索引擎優化：Elasticsearch通過倒排索引和分詞機制優化部分匹配效率，適合大規模數據場景。
特殊場景處理：如SQL Server可通過SOUNDEX函數實現模糊音匹配，或結合CLR存儲過程使用高級算法（如Levenshtein距離）。

部分匹配查詢是實現靈活搜索的關鍵技術，需根據數據量、性能要求和語言特性選擇合適方案。如需更完整的代碼示例或技術細節，可參考來源網頁。