Do ponto de vista da modelagem, a recuperação de informações é um campo profundo previsto em várias disciplinas, incluindo estatística, matemática, linguística, inteligência artificial e agora ciência de dados. Na prática, esses modelos são aplicados ao texto dentro de corpora para descobrir padrões nos dados. Os modelos de IR não apenas se sobrepõem ao uso, como podem "se associar" a outros modelos, como os meios k ou os vizinhos k mais próximos, como outros modelos podem ser aplicados do ponto de vista da linguística computacional, como LDA / LDI e modelagem de tópicos Então, o jogo final é algum tipo de visualização de informações dessa descoberta - após o trabalho de classificação, agrupamento e agregação. A recuperação de informações pode parecer uma disciplina enigmática, mas um esforço sério, muito apreciado, vai abrir a área para uma compreensão mais profunda de cada modelo e a interação entre os modelos. Cito a série "Palestras de síntese sobre conceitos, recuperação e serviços de informação" como o melhor local para se aprofundar em uma base para RI.
Embora eu não separe totalmente o IR e a Extração de informações, talvez um subconjunto do IE, a extração em nível de conceito, aplique padrões de IR junto com regras de inferência baseadas em IA para extrair ontologias relacionadas. A natureza gráfica dessas relações está sendo aprimorada com a modelagem de ontologias em OWL e RDF, e com bancos de dados de gráficos, que permitem um conjunto menos estrito ou rigoroso de modelagem de relacionamento e permitem que mais relacionamentos surjam, em vez de serem controlados per se. A capacidade de aumentar a extração de informações dinamicamente mantém sua "disciplina" fortemente interessante para os pesquisadores.
Tanto o IR quanto o IE atuam em nossas próprias "entidades do momento" significativas - algumas denominadas "ontologias dinâmicas" - algumas sendo Palantir - e precisamos dos padrões, modelos, simulações e visualizações dessas entidades significativas para fazer negócios. o rosto de transformar novas fontes de informação e alterar as informações existentes. A modelagem conceitual, relacional, de definição, padrão e ontológica deve ser flexível e suas visualizações iguais. O trabalho pesado de mecanismos de IA, como o Watson, nos campos de extração e inferência de informações destacou os campos do IE e do RI. Além disso, a onipresença do processamento de linguagem natural e do aprendizado de máquina está chamando a atenção para modelos e mecanismos de IR e IE. O impacto dos modelos de RI na pesquisa e no SEO e na modelagem semântica da Web é um desses "
