布尔检索法——INTERNET信息检索的主要方法

概述了布尔检索法的原理及网上具体应用情况,并指出在应用中存在的问题。

布尔检索在Ei-compendex和CNKI中文期刊数据库中的应用区别

本文通过对Ei-compendex和CNKI中文期刊全文数据库中布尔检索异同点的分析研究,探讨了不同信息检索系统中布尔检索的应用区别。

异类信息源布尔检索提问式的匹配算法

本文针对电子图书馆中异类信息源无统一的提问语言而造成检索困难的问题，提出可使每一用户提问检索各种不同信息源的前端处理方法。前端处理的基本思想是将用户提问转变成各信息源支持的包含提问，由于包含提问可能返回多余的文献，因此，再使用一个过滤提问对所得结果进行处理得到切题的结果。本文主要介绍产生包含提问和过滤提问的算法。

基于扩展布尔检索的Web检索算法

实用、高效的Web搜索引擎依赖于有效的检索算法,而如何提高检索精度是检索算法的关键。该文论述了一种在最短片段算法的基础上进行改进后的检索算法。它是基于扩展布尔检索框架的检索算法。还给出了新的算法在2001文本检索会议(TREC 10) 的Web语料上的实验数据。实验结果表明,新的算法比原始的算法在检索精度上有所提高。

推理网络对布尔检索的描述与改进

基于布尔检索的基本特征和推理网络的基本结构及表示方法，运用推理网络对布尔检索进行描述，从概率检索角度出发将推理网络与传统的布尔检索结合起来．利用连接矩阵将权重加入布尔检索中，从而克服了严格二进制索引的不足，并初步实现了文件的相关性排列，且对改进后的系统作了描述和总结．

广义布尔检索策略的实现方法

本文针对广义布尔检索策略的特点,提出了一种新的实现算法——栈表展开法。同时,为了提高查索效率,讨论了在该模式上增加联机反馈检索技术的可能性和具体的实施方法。

广义布尔检索策略的实现方法

针对广义布尔检索策略的特点,提出了一种新的实现算法——栈表展开法。同时,为提高检索效率,讨论了在该检索模式上增加联机反馈检索技术的可能性和具体的实施方法。

自动构造布尔检索提问式算法研究

本文分析和评价了自动构造布尔检索提问式的两种典型算法，在此基础上提出了一种新的算法──基于样本文献提问构造布尔检索提问式算法。核算法以样本文献提问为基础计算检索词的权重，根据检索词权重值的分布规律来构造布尔检索提问式。此算法的主要目的是简化用户在检索中与情报检索系统的交互过程，从而提高检索效率。笔者利用ＡＵＢＯ检索系统对算法进行了验证。结果表明、，该算法在相同的查全水平上的查准率普遍高于手编提问式的检索结果。

扩展布尔检索模型——Salton模型

介绍一种扩展的布尔检索模型—— Salton模型 ,该模型通过对标引词加进权值 ,将向量检索与布尔检索融为一体 ,利用矢量方法对扩展布尔检索进行讨论 ,得到一个计算相似度较好的式子 ,它在一定程度上克服布尔检索的某些缺点。

论布尔检索与语义检索的联合运用策略

专利检索中,采用适当的检索手段完整、准确地表达专利申请的核心发明构思,并建立起专利申请与目标文件之间的关联性是确定检索过程是否有效的重要因素,现有的专利检索手段以布尔检索和语义检索为主,其中,布尔检索在人工获取、扩展分类号和关键词的基础上通过算符构建检索式,而语义检索则是通过自然语言统计模型,对技术方案中的词进行抽取形成索引词,通过将各个索引词之间建立相关度并与专利数据库中的文献进行对比排序获得结果。本文结合具体案例,探讨了布尔检索和以Patentics智能语义为代表的语义检索在检索方式上的特点和区别,并从如何完整、准确表达技术方案的角度,论述了这两种检索方式的联合运用策略。

提高情报系统检索效率的新举措──布尔检索与模糊检索并用

本文介绍了武汉交通科技大学图书馆研制的《特种文献微机网络管理及数据库检索系统》中采用的布尔检索与模糊检索并用的情况，并对两种检索方法并用的基本思想、理论及实际应用情况作了说明。

关于Salton扩展布尔情报检索模型的一个注记

本文指出Salton扩展布尔检索模型存在的错误 。

提高检索性能的朝鲜语布尔查询词生成及扩展

为了提高信息检索系统的检索性能,同时方便用户的操作,本文提出一种新的方法将用户输入的朝鲜自然语句自动转换成扩展的布尔查询词.首先基于句法信息将用户输入的朝鲜自然语句生成布尔查询词,然后对查询词进行句法分析,利用句法树组合或分离结构上相互联系的复合名词,并以扩展多样标记和简略标记用语扩展检索.同普通的检索方法和手动提取布尔查询词检索方法相比,本文提出的方法在准确率上分别高出8%和12%.

布尔逻辑检索和自然语言检索对比研究

采用4种检索方式(无过滤布尔逻辑、过滤布尔逻辑、无过滤自然语言和过滤自然语言)对7个常见数据库ASP、GS、JSTOR、Lexis Nexis、Pro Quest Central、Pub Med、Scopus和Web of Science检索测试,最后分析了在目前技术环境下,布尔逻辑和自然语言检索相比,哪种方式更加有效。

智能检索系统在液压领域的应用分析

智能检索系统具有语义检索功能和布尔检索功能,具备很强的语义排序能力。基于输入语句的实际意思,语义检索能够展开机器学习,对语义之间和文档之间的关联性进行计算,并且根据文献的相似度大小进行排序。智能检索系统基于语义基准将显示20个英文词和中文词及其权重。当语义分词明显不准确时,可以进行删除,而明显缺失某个重要特征时可以进行添加,还可以提高它的权重,检索结果将更偏向关注的技术特征,可以提高对比文件筛出效率。先语义检索后布尔筛选,是在语义检索结果的基础上进行布尔限定,可以进一步缩小结果范围。先布尔检索后语义排序适用于检索要素不易于提取和表达的情况,不受限结果数量。作为专利审查中的主要检索系统,通过实际审查领域来制定检索策略可以明显提高检索质量和效率。

追踪检索在非专利检索中的应用

检索是专利审查工作的一种重要环节,在实质审查过程中,检索效率决定了审查效率,为了提高检索效率,需要制定合理的检索策略,全面分析权利要求,确定准确的检索要素,然后选择合适的检索平台,采取有针对性的检索策略进行检索。常用的检索策略包括语义检索、追踪检索、布尔检索以及语义检索与布尔检索相结合的检索方式,其中布尔检索包括简单检索、块检索以及渐进式检索。追踪检索以现有信息为基础,通过文献之间的某种联系,以该联系为线索,检索获得相关文献,联系包括申请人、发明人、引证或者被引证关系,具有检索时间少、检索结果准确的优势。