请解释布尔逻辑AND、OR、NOT在信息检索中的作用，并说明如何结合字段检索技术提高检索的精确性和全面性。

布尔逻辑在信息检索中扮演着至关重要的角色。AND操作符用于精确检索，确保返回的结果中同时包含所有指定的检索词，从而提高查准率。例如，检索“人工智能 AND 机器学习”将只返回同时包含这两个术语的记录。OR操作符则用于扩展检索，返回包含任一指定检索词的记录，有助于增加查全率。例如，“数据挖掘 OR 大数据分析”将返回包含至少其中一个术语的所有记录。NOT操作符用于排除含有特定检索词的记录，这在减少噪声和不相关信息时非常有用。例如，“人工智能 NOT 深度学习”将返回不包含“深度学习”的人工智能相关记录。

参考资源链接：[信息检索技术：布尔逻辑与字段检索](https://wenku.csdn.net/doc/2mrznave0e?spm=1055.2569.3001.10343)

字段检索技术则允许用户指定检索词应出现在文档的特定字段中，如标题、作者或日期等。结合布尔逻辑，字段检索可以进一步细化检索范围，提升检索的精确性。例如，使用字段检索“title:(人工智能 AND 机器学习)”将只在标题字段中搜索同时包含“人工智能”和“机器学习”的记录，这将极大地提高查准率。而“abstract:(数据挖掘 OR 大数据分析)”则在摘要字段中检索包含至少一个术语的记录，以提高查全率。

综合运用这些技术，用户可以根据自己的信息需求，灵活构建复杂的检索表达式，以实现最佳的信息检索效果。例如，在一个科学数据库中，若要查找有关“环境变化对生态系统影响”的研究，可以构建如下检索表达式：“title:(环境变化 AND 生态系统) AND abstract:(影响 AND (气候变化 OR 污染))”，这样可以确保找到题名中含有“环境变化”和“生态系统”的文章，并在摘要中讨论“影响”，同时提到“气候变化”或“污染”。

为了深入理解和掌握这些检索技术，建议参阅《信息检索技术：布尔逻辑与字段检索》一书。该书不仅详细介绍了布尔逻辑和字段检索的理论与应用，还提供了实例和技巧，以帮助读者更好地优化信息检索过程，从而在实际中提高检索效率和准确性。

参考资源链接：[信息检索技术：布尔逻辑与字段检索](https://wenku.csdn.net/doc/2mrznave0e?spm=1055.2569.3001.10343)