在布尔模型中，文档的权重是用来表示该文档与查询的相关性的程度。通常情况下，权重是通过词项的频率（TF）和逆文档频率（IDF）来确定的。
TF（词项频率）：TF表示某个词项在文档中出现的频率，计算公式为TF = (词项在文档中出现的次数) / (文档总词项数)。TF的目的是衡量词项在文档中的重要性，频繁出现的词项往往更加重要。
IDF（逆文档频率）：IDF表示某个词项在整个文档集合中的稀有程度，计算公式为IDF = log(文档总数 / 包含该词项的文档数)。IDF的目的是减少常见词项的权重，增加稀有词项的权重，从而提高检索的效果。
权重计算：文档的权重通常是TF与IDF的乘积，即权重 = TF * IDF。这样可以综合考虑词项在文档中的重要性和在整个文档集合中的稀有程度。
调整权重：可以通过调整TF和IDF的计算方式来调整权重的计算方法。比如，可以采用对数型的TF计算方法，或者使用平滑技术来平滑IDF值，从而影响权重的计算结果。
实际案例：比如在搜索引擎中，可以根据用户的点击行为和反馈数据来调整文档的权重，提高相关性。另外，也可以通过人工干预的方式，手动调整某些关键词的权重，以达到更好的搜索效果。
综上所述，布尔模型中的权重可以通过TF和IDF来确定和调整，可以根据具体情况采取不同的计算方式和调整方法，以提高检索的准确性和效率。