信息检索领域给定相似文档集生成代表性boolean query的任务名称咨询

你要找的这类任务属于信息检索领域的经典逆向问题，和传统「给定布尔查询匹配文档」的正向流程完全反向，核心标准命名及相关可检索的术语如下：

• 最精准的通用任务名：文档集到布尔查询生成（Set-to-Boolean Query Generation / Document Set to Boolean Query Generation），是布尔查询生成任务下的核心子方向，任务目标就是给定一组目标相似文档，生成能最大程度覆盖目标文档、同时尽可能排除无关文档的最优布尔查询式。
• 不同研究场景下的细分命名，检索文献时可以搭配使用，避免漏检：
  • 布尔查询挖掘/提取（Boolean Query Mining/Extraction）：多用于侧重从文档集词项共现特征中直接抽取带逻辑运算符（与/或/非）查询结构的研究场景
  • 布尔查询合成（Boolean Query Synthesis）：是数据库、理论计算机领域对同类任务的通用叫法，这类研究通常额外要求生成的布尔表达式长度最短、结构最简洁
  • 面向目标文档集的布尔查询优化（Boolean Query Optimization for Target Document Sets）：多用于侧重迭代调优查询式的精确率、召回率指标的工程向研究
• 检索补充提示：搭配关键词reverse information retrieval（逆向信息检索）、query by example document set（文档样例集生成查询）共同检索，可以覆盖更多早期跨领域研究成果——这类反向查询构造的研究最早在数据库检索领域就有开展，部分早期文献不会使用信息检索领域的专属术语。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者niobe