概率标引英文解釋翻譯、概率标引的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 probabilistic indexing

probability
【化】 probability
【醫】 probability
【經】 probability

【計】 indexing

概率标引（Probabilistic Indexing）是信息檢索領域的一種技術，指通過概率模型計算文檔與檢索詞之間的相關性，以确定文檔被标引為特定主題的可能性。其核心基于統計學原理，通過分析詞項分布、文檔長度、詞頻等特征，量化信息關聯的置信度。

在經典理論中，概率标引常采用貝葉斯定理進行建模，公式可表示為：

P(R|d) = frac{P(d|R)P(R)}{P(d)}

其中$P(R|d)$表示文檔$d$與查詢$R$相關的後驗概率，該模型由信息檢索專家S.E. Robertson在1976年提出（參考文獻：Probabilistic Relevance Models，劍橋大學出版社）。

實際應用中，概率标引被廣泛應用于搜索引擎算法（如Okapi BM25模型）、文獻自動分類系統等領域。根據《現代信息檢索導論》（作者：Ricardo Baeza-Yates）的論述，該方法通過TF-IDF加權、文檔長度歸一化等策略，有效提升了檢索結果的準确率與召回率。

“概率标引”是一個結合概率論和信息檢索的專業術語，其含義需從兩個角度綜合理解：

概率（Probability）
- 表示隨機事件發生的可能性大小，取值範圍在0到1之間。例如抛硬币時正反面出現的概率均為$P=0.5$，公式表示為： $$ P(A) = frac{text{事件A發生的可能情況數}}{text{所有等可能情況總數}} $$
标引（Indexing）
- 指對文獻内容進行分析後，賦予其檢索标識（如關鍵詞、分類號）的過程，目的是便于信息檢索。

概率标引是一種基于概率模型的文獻标引方法，通過統計計算确定詞彙與文獻主題的相關性概率，從而選擇最合適的标引詞。其特點包括：

主要應用于信息檢索系統、數據庫構建等領域，例如：

需要說明的是，“概率标引”屬于較專業的術語，普通詞典中較少收錄，更多出現在信息科學領域的學術文獻中。如需深入研究，建議查閱《情報科學》《圖書館建設》等相關期刊論文。