Puntos críticos en la recuperación de información
Recuperación inteligente o recuperación de conocimientos
La tecnología tradicional de recuperación de texto completo se basa en la concordancia de palabras clave, lo que a menudo resulta en búsquedas incompletas, búsquedas inexactas y baja calidad de recuperación, especialmente en En el En la era de la información en Internet, es difícil utilizar la concordancia de palabras clave para satisfacer las necesidades de búsqueda de las personas. La recuperación inteligente utiliza diccionarios de segmentación de palabras, diccionarios de sinónimos y diccionarios de homónimos para mejorar los resultados de la recuperación. Por ejemplo, si un usuario consulta "computadora", también puede recuperar más información relacionada con "computadora", lo que también puede ayudar en las consultas; nivel o nivel conceptual, a través de diccionarios de temas, diccionarios superiores e inferiores y diccionarios hermanos relacionados forman un sistema de conocimiento o red de conceptos, brindando a los usuarios consejos de conocimiento inteligentes y, en última instancia, ayudando a los usuarios a obtener los mejores resultados de recuperación. consulte el alcance a "microcomputadora" y "servidor" o amplíe la consulta a "tecnología de la información" o consulte "tecnología electrónica", "software", "aplicaciones informáticas" y otras categorías relacionadas. Además, la recuperación inteligente también incluye información ambigua y procesamiento de recuperación. Por ejemplo, ¿"Apple" se refiere a una marca de fruta o de computadora? La distinción entre "chino" y "República Popular China" se determinará a través de la base de datos de descripción de conocimiento ambiguo. e índice de texto completo, análisis de contexto de recuperación del usuario y comentarios de relevancia del usuario y otras tecnologías se combinan para brindar información de manera eficiente y precisa sobre la información que los usuarios más necesitan. Minería de conocimientos
Se refiere principalmente al desarrollo de tecnología de minería de textos, cuyo objetivo es ayudar a las personas a descubrir, organizar, representar información, extraer conocimientos y satisfacer las necesidades de alto nivel de recuperación de información. La minería de conocimientos incluye resumen, clasificación (agrupación) y recuperación de similitudes.
El resumen automático es el uso de computadoras para extraer automáticamente resúmenes de documentos originales. En la recuperación de información, el resumen automático ayuda a los usuarios a evaluar rápidamente la relevancia de los resultados de la recuperación. En los servicios de información, el resumen automático ayuda a distribuir contenido en diversas formas, como en PDA, teléfonos móviles, etc. La tecnología de recuperación de similitudes busca documentos similares o relacionados en función de las características del contenido del documento. Es la base para lograr comentarios personalizados de los usuarios y también se puede utilizar para análisis de deduplicación. La clasificación automática puede basarse en estadísticas o reglas, y el aprendizaje automático se puede utilizar para formar un árbol de clasificación predefinido, y luego los documentos se pueden clasificar según sus características de contenido, se pueden agrupar y fusionar automáticamente según la relevancia del documento; contenido. La clasificación automática (agrupación) es muy útil en la organización y navegación de la información.
Recuperación integrada de información heterogénea y recuperación holográfica
Bajo la tendencia de la recuperación de información distribuida y en red, los requisitos para la apertura e integración de los sistemas de recuperación de información son cada vez mayores. recuperar e integrar información de diferentes fuentes y estructuras es la base para el desarrollo de tecnología de recuperación de información heterogénea, incluido el soporte para varios archivos formateados, como TEXT, HTML, XML, RTF, MS Office, PDF, PS2/PS, MARC, ISO2709 y otros procesamientos y recuperación; admite la recuperación de información multilingüe; admite el procesamiento unificado de datos estructurados, datos semiestructurados y datos no estructurados, integración perfecta con la recuperación de bases de datos relacionales y la integración de otras interfaces de recuperación abiertas, etc. El concepto de "recuperación holográfica" tiene como objetivo apoyar la recuperación en todos los formatos y métodos, en la práctica se ha desarrollado hasta el nivel de recuperación integrada de información heterogénea. Es necesario lograr más avances en la interacción persona-computadora basada en el lenguaje natural. comprensión y la integración de la recuperación de información multimedia.
Además, desde la perspectiva de la práctica de ingeniería, la caché multinivel, la agrupación distribuida y la tecnología de equilibrio de carga que utilizan de manera integral la memoria y el almacenamiento externo también son aspectos importantes del desarrollo de la tecnología de recuperación de información.
Con la popularización de Internet y el desarrollo del comercio electrónico, la cantidad de información que las empresas y los individuos pueden obtener y necesitan procesar ha aumentado explosivamente, y la mayor parte son datos no estructurados y semiestructurados. . La importancia de la gestión de contenidos se ha vuelto cada vez más destacada, y la recuperación de información, como tecnología de soporte central de la gestión de contenidos, también se aplicará a diversos campos con el desarrollo y la popularización de la gestión de contenidos, convirtiéndose en un socio cercano en el trabajo y la vida diaria de las personas.