С точки зрения моделирования, поиск информации представляет собой глубокую область, основанную на нескольких дисциплинах, включая статистику, математику, лингвистику, искусственный интеллект, а теперь и науку о данных. На практике эти модели применяются в отношении текста в корпусах, чтобы обнаружить закономерности в данных. Мало того, что модели IR перекрываются при их использовании, они могут «сотрудничать» с другими моделями, такими как модели k-средних или k-ближайших соседей, а также могут применяться другие модели с точки зрения вычислительной лингвистики, такие как LDA / LDI и тема моделирования Затем, в конце игр является своим родом визуализации информации этого открытия - после того, как ранжирование, кластеризации и агрегирования работы. Поиск информации может показаться загадочной дисциплиной, но серьезные усилия, которые высоко ценятся, собирается открыть область для более глубокого понимания каждой модели и взаимодействия между моделями. Цитирую «Синтез Лекции по информатике Concepts, поиск и услуги» серии, как лучшее место, чтобы копаться в качестве основы для ИК.
Хотя я не полностью разделяю IR и извлечение информации, возможно, подмножество IE, извлечение уровня концепции, применяет шаблоны IR вместе с правилами вывода на основе AI для извлечения связанных онтологий. Графическая природа этих отношений улучшается с помощью моделирования онтологий в OWL и RDF, а также с базами данных графов, которые допускают менее строгий или строгий набор моделирования отношений и допускают большее количество связей на поверхности, а не контролируемые как таковые. Способность динамически наращивать извлечение информации делает ее «дисциплину» чрезвычайно интересной для исследователей.
И IR, и IE разыгрывают в наших собственных значимых «сущностях момента» - некоторые называют «динамическими онтологиями» - некоторые из них Palantir - нам нужны шаблоны, модели, симуляции и визуализации этих важных сущностей для ведения бизнеса в перед лицом новых источников информации и изменения существующей информации. Концептуальное, реляционное, дефиниционное, шаблонное и онтологическое моделирование должны быть гибкими и их визуализация должна быть одинаковой. Тяжелая работа ИИ-двигателей, таких как Уотсон, в области извлечения информации и вывода информации привлекла внимание к ИЭ и откровенно ИК-полям. Также повсеместное распространение обработки естественного языка и машинного обучения привлекают внимание к моделям и движкам IR и IE. Влияние IR-моделей на поиск и SEO, а также на семантическое веб-моделирование является одним из таких "
