布尔模型是信息检索领域常用的一种模型，其优势和局限性如下：
优势：
简单高效：布尔模型基于布尔运算，逻辑简单明确，易于实现和理解。精确度高：布尔模型对检索结果进行严格的匹配，可以准确找到包含所有检索关键词的文档。可扩展性强：布尔模型支持多个关键词的组合查询，可以根据需要灵活组合查询条件。局限性：
无法处理权重信息：布尔模型只能判断文档是否包含检索关键词，无法区分文档的相关性，无法处理关键词在文档中的重要程度。不适用于大规模数据：在数据量庞大的情况下，布尔模型查询结果可能会包含大量文档，难以有效地过滤和排序。不考虑语义：布尔模型只能根据关键词匹配进行检索，无法考虑词语之间的语义关系，容易导致检索结果的不准确性。针对布尔模型的局限性，可以考虑使用向量空间模型等基于统计方法的信息检索模型，结合自然语言处理技术提高检索的准确性和效率。例如，可以引入词嵌入技术来捕捉词语之间的语义关系，提升检索结果的相关性；同时，可以使用机器学习算法对相关性进行排序和重要性评估，提高检索结果的质量。
总之，布尔模型在一些场景下表现出色，但在处理大规模数据、需考虑语义关系的情况下存在局限性，需要根据具体需求选择合适的信息检索模型。