Modelleme açısından, bilgi elde etme, istatistik, matematik, dilbilim, yapay zeka ve şimdi veri bilimi gibi çeşitli disiplinlere dayanan derin bir alandır. Uygulamada, bu modeller verilerdeki kalıpları keşfetmek için corpora içindeki metne uygulanır. IR modelleri sadece kullanımlarında çakışmakla kalmaz, aynı zamanda k-araçları veya k-en yakın komşu modelleri gibi diğer modellerle "ortaklık kurabilir", aynı zamanda LDA / LDI gibi hesaplama dilbilimlerinin avantaj noktasından diğer modeller de uygulanabilir. konu modelleme Sonra, son oyun bu keşfin bir tür bilgi görselleştirmesidir - sıralama, kümeleme ve toplama çalışmalarından sonra. Bilgi Edinme şifreli bir disiplin gibi görünebilir, ancak çok takdir edilen ciddi çaba, her modelin ve modeller arasındaki etkileşimin daha iyi anlaşılması için alanı açıyor. "Bilgi Kavramları, Erişim ve Hizmetler Konusunda Sentez Dersleri" Serisini IR için bir vakıf kurmak için en iyi yer olarak belirtiyorum.
Belki de IE'nin bir alt kümesi olan kavram düzeyi çıkarımı olan IR ve Bilgi Çıkarma'yı tamamen ayırmasam da, ilgili ontolojileri ayıklamak için AI tabanlı çıkarım kuralları ile birlikte IR kalıpları uygular. Bu ilişkilerin grafiksel doğası, OWL ve RDF'deki ontoloji modellemesi ve daha az katı veya titiz bir ilişki modelleme seti sağlayan ve kendiliğinden kontrol etmek yerine yüzeye daha fazla ilişki sağlayan grafik veritabanları ile geliştirilmektedir. Bilgi çıkarma becerisini dinamik olarak geliştirme yeteneği, “disiplini” araştırmacılar için son derece ilginç tutmaktadır.
Hem IR hem de IE kendi önemli "anı varlığımızda" oynar - bazıları "dinamik ontolojiler" olarak adlandırılır - bazıları Palantir - iş yapmak için bu önemli varlıkların modellerine, modellerine, simülasyonlarına ve görselleştirmelerine ihtiyacımız var yeni bilgi kaynaklarını dönüştürme ve mevcut bilgileri değiştirme yüzü. Kavramsal, ilişkisel, tanımlayıcı, model ve ontolojik modelleme esnek olmalı ve görselleştirmeleri aynı olmalıdır. Watson gibi AI motorlarının bilgi çıkarma ve çıkarım alanlarında ağır kaldırılması, IE ve açıkçası IR alanlarına dikkat çekti. Ayrıca, doğal dil işleme ve makine öğreniminin yaygınlığı, IR ve IE modellerine ve motorlarına dikkat çekiyor. IR modellerinin arama ve SEO ve semantik web modellemesi üzerindeki etkisi bunlardan biridir "
