请简要描述布尔检索模型和向量空间模型（Vector Space Model, VSM），并比较它们的优缺点

布尔检索模型和向量空间模型是信息检索中常用的两种模型。

布尔检索模型基于布尔逻辑，将查询和文本表示成包含布尔运算符（AND、OR、NOT）的关键词组合。检索结果是与查询相符的文档集合。该模型简单、高效，适用于处理简单的查询和较小的文本集合。但是，它忽略了查询词之间的相关性，无法处理查询的歧义和模糊性，并且不支持对文档相似度的度量。

向量空间模型将文本表示成向量空间中的向量，并将查询表示为与文本向量的相似度计算。该模型考虑了查询词之间的相关性，支持对文档相似度的度量，可以处理查询的歧义和模糊性。但是，该模型需要计算文本向量之间的相似度，计算复杂度高，难以处理高维稀疏向量，而且需要对文本进行预处理以去除无关信息，可能会丢失一些重要信息。

总的来说，布尔检索模型简单高效，适用于简单的查询和较小的文本集合；向量空间模型考虑了查询词之间的相关性，支持对文档相似度的度量，适用于处理大规模文本集合，但是计算复杂度高，需要处理高维稀疏向量。