布尔模型可以与其他模型结合使用以提高信息检索的效果。其中一种常见的方法是将布尔模型与向量空间模型结合使用。具体来说，可以先使用布尔模型进行查询扩展，找到与查询相关的文档集合，然后再使用向量空间模型对这个文档集合进行排序和打分，最终返回给用户。这种方法能够充分利用布尔模型的精确性和向量空间模型的排序能力，提高检索结果的质量。
另外，还可以将布尔模型与概率模型结合使用，比如使用贝叶斯网络来建模文档和查询之间的关系。通过将概率模型引入信息检索系统，可以更好地处理不确定性和相关性，提高检索结果的准确性和可靠性。
除此之外，还可以将布尔模型与神经网络模型结合使用。通过训练神经网络来学习文档和查询之间的复杂关系，可以进一步提高信息检索的效果。神经网络模型能够利用大量数据进行训练，从而发现隐藏在数据中的模式和规律，提高检索的准确性和覆盖范围。
综上所述，布尔模型可以与向量空间模型、概率模型和神经网络模型等其他模型结合使用，以提高信息检索的效果和性能。