在信息检索模型中，如何应用模糊集合模型来提升查询与文档的相关度排序？请结合模糊集合模型的特性给出实现示例。

模糊集合模型通过引入隶属函数来量化元素对集合的隶属程度，从而在信息检索中处理查询与文档间的模糊相似度问题。该模型非常适合处理那些不容易精确匹配的情况，例如用户查询的含糊或文档内容的不精确性。要将模糊集合模型应用于提升查询与文档的相关度排序，首先需要构建查询与文档的模糊关系矩阵。在此基础上，可以通过定义相似度函数来计算查询与文档的相似度值。例如，可以使用余弦相似度、Jaccard相似度或欧氏距离等，这些函数能够将文档和查询表示为多维空间中的点，并计算它们之间的距离或角度。具体实现时，可以通过以下步骤：

参考资源链接：[模糊集合模型在信息检索中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/9i4qgqymo7?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 预处理文档和查询，包括分词、去除停用词和词干提取等。
2. 定义隶属函数，比如可以基于词频和逆文档频率（TF-IDF）来定义，用以反映单词在文档集合中的重要性和对特定查询的相关程度。
3. 构建模糊关系矩阵，该矩阵的每个元素表示文档和查询中单词的隶属度。
4. 使用相似度函数计算查询和文档间的相似度，并据此进行相关度排序。

实现示例代码如下：

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

    # 假设我们有两个文档和一个查询
    documents = [

参考资源链接：[模糊集合模型在信息检索中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/9i4qgqymo7?spm=1055.2569.3001.10343)