可擴充的布爾信息檢索英文解釋翻譯、可擴充的布爾信息檢索的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 extended Boolean information retrieval

分詞翻譯：

可的英語翻譯：

approve; but; can; may; need; yet

擴充的英語翻譯：

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

布爾的英語翻譯：

【計】 B; BOOL

信息檢索的英語翻譯：

【計】 message retrieval

專業解析

可擴充的布爾信息檢索 (Expandable Boolean Information Retrieval)

在信息檢索領域，“可擴充的布爾信息檢索”指的是一種基于布爾邏輯模型構建的檢索系統，其核心特征在于具備良好的可擴展性。以下從漢英詞典角度對其關鍵概念進行詳細解釋：

核心模型：布爾檢索 (Boolean Retrieval)
- 概念：這是一種經典的信息檢索模型。它使用布爾邏輯運算符（AND, OR, NOT）将查詢中的關鍵詞組合起來，形成精确的檢索表達式。系統根據這些表達式在文檔集合中進行匹配，返回嚴格滿足邏輯條件的文檔列表。
- 特點：檢索過程明确、結果易于解釋（文檔要麼匹配，要麼不匹配），查詢語法相對簡單。但其主要局限在于缺乏對文檔與查詢相關度的精細排序（所有匹配文檔被視為同等重要），且對自然語言查詢的理解較為生硬。
- 英文對應： Boolean Retrieval / Boolean Model。其核心是應用布爾代數進行信息查找。
關鍵特性：可擴充性 (Expandable)
- 概念： “可擴充”在此語境下指該布爾檢索系統在設計上具有靈活性和可擴展性。這意味着系統的基礎架構和功能并非固定不變，而是能夠相對容易地進行擴展、增強或修改，以適應新的需求或融入更先進的技術。
- 擴展方向舉例：
  - 功能擴展：在基礎布爾匹配之上，集成相關性排序算法（如基于詞頻-逆文檔頻率TF-IDF、BM25等），使結果從簡單的匹配/不匹配二元判定，轉變為按相關度高低排序的輸出。
  - 索引内容擴展：系統不僅能處理簡單的關鍵詞和布爾表達式，還能擴展到索引和檢索更複雜的數據結構或元數據（如日期範圍、作者信息、地理位置等），支持更精細的過濾和查詢。
  - 集成能力：能夠與其他檢索模型（如向量空間模型、概率模型）或自然語言處理技術（如查詢擴展、同義詞處理）結合或集成，形成混合檢索系統，提升檢索效果。
  - 規模擴展：系統設計支持處理不斷增長的海量數據（文檔集合），在索引構建、存儲和查詢處理效率上具有良好的可伸縮性。
- 英文對應： Expandable / Extensible。強調系統的適應性和升級潛力。
整體含義 (Overall Meaning) “可擴充的布爾信息檢索”描述的是一種以布爾邏輯為檢索基礎，但通過精心設計使其具備高度可擴展性的信息檢索系統或方法。它保留了布爾模型精确匹配、規則清晰的優點，同時通過可擴展的設計克服其固有缺點（如缺乏排序、靈活性不足），能夠融合更先進的技術來提升檢索性能和用戶體驗。

權威參考來源：

《信息檢索導論》(Introduction to Information Retrieval) by Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze：該書是信息檢索領域的經典教材，詳細闡述了布爾模型的基本原理、優缺點，并讨論了檢索系統擴展性設計的重要性。書中對如何擴展基礎模型（如加入排序）有深入探讨。
《現代信息檢索》(Modern Information Retrieval) by Ricardo Baeza-Yates and Berthier Ribeiro-Neto：這本權威著作同樣系統介紹了布爾模型，并強調了現代檢索系統需要具備的可擴展性，以支持複雜查詢、大規模數據和高級功能。
ACM Computing Surveys / Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST)：這些頂級學術期刊經常發表關于信息檢索模型演進、可擴展架構設計以及混合檢索技術的研究論文，為“可擴充布爾檢索”的實現和優化提供了理論基礎和技術方案。

網絡擴展解釋

“可擴充的布爾信息檢索”是傳統布爾檢索模型的擴展形式，旨在提升其靈活性和適用性。以下從核心概念、擴展方向及實際應用三方面進行解釋：

一、布爾檢索基礎

布爾檢索是一種基于布爾邏輯運算符（AND/OR/NOT）的檢索模型。其特點包括：

二值匹配：文檔與查詢的相關性僅判斷為“匹配”或“不匹配”，無法排序。
結構化查詢：通過邏輯運算符組合關鍵詞，例如“人工智能 AND (教育 OR 醫療)”。

二、“可擴充性”的含義

傳統布爾模型存在局限性（如無法處理權重、短語匹配等），因此需通過以下方式擴展：

運算符擴展
引入新運算符增強表達能力，例如：
- 鄰近運算符（NEAR）：要求關鍵詞在文檔中相鄰出現（如“信息 NEAR 檢索”）。
- 異或運算（XOR）：僅包含其中一個關鍵詞（如“咖啡 XOR 茶”）。
權重與模糊匹配
允許為關鍵詞分配權重，結合布爾邏輯實現部分匹配。例如：“(人工智能 OR 機器學習) AND 教育”中，“人工智能”權重更高。
結合其他模型
與向量空間模型結合，支持相似度排序，彌補傳統布爾模型無法排序的缺陷。

三、應用場景

學術數據庫：通過複雜布爾表達式精準定位文獻（如“量子計算 AND 加密 NOT 區塊鍊”）。
法律文檔檢索：利用鄰近運算符查找特定法律條款。
商業情報分析：加權布爾查詢篩選高相關性市場報告。

“可擴充的布爾信息檢索”通過增強運算符、支持權重及結合其他模型，解決了傳統布爾檢索的僵化問題，使其適應更複雜的檢索需求。如需進一步了解具體技術實現，中的擴展邏輯運算示例。