Desde el punto de vista del modelado, la recuperación de información es un campo profundo basado en varias disciplinas, incluidas las estadísticas, las matemáticas, la lingüística, la inteligencia artificial y ahora la ciencia de los datos. En la práctica, estos modelos se aplican contra texto dentro de corpus para descubrir patrones en los datos. Los modelos IR no solo se superponen en su uso, sino que pueden "asociarse" con otros modelos como k-means o k-vecino más cercano, sino que otros modelos pueden aplicarse desde el punto de vista de la lingüística computacional como LDA / LDI y modelado de temas Entonces, el juego final es una especie de visualización de información de este descubrimiento, después de clasificar, agrupar y agregar el trabajo. La recuperación de información puede parecer una disciplina críptica, pero un esfuerzo serio, que es muy apreciado, se va a abrir el área para una comprensión más profunda de cada modelo y la interacción entre modelos. Cito la serie "Conferencias de síntesis sobre conceptos de información, recuperación y servicios" como el mejor lugar para profundizar en una base para IR.
Si bien no separo completamente IR y extracción de información, quizás un subconjunto de IE, extracción a nivel de concepto, sí aplica patrones IR junto con reglas de inferencia basadas en IA para extraer ontologías relacionadas. La naturaleza gráfica de estas relaciones se está mejorando con el modelado de ontología en OWL y RDF, y con bases de datos de gráficos, que permiten un conjunto de modelos de relaciones menos estricto o riguroso, y permiten que surjan más relaciones, en lugar de ser controladas per se. La capacidad de aumentar la extracción de información de forma dinámica mantiene su "disciplina" muy interesante para los investigadores.
Tanto IR como IE se desarrollan en nuestras propias "entidades del momento" significativas, algunas han llamado "ontologías dinámicas", algunas son Palantir, necesitamos los patrones, modelos, simulaciones y visualizaciones de esas entidades significativas para hacer negocios en la cara de transformar nuevas fuentes de información y cambiar la información existente. El modelo conceptual, relacional, definitorio, de patrones y ontológicos tiene que ser flexible y sus visualizaciones iguales. El trabajo pesado de los motores de IA como Watson en los campos de extracción de información e inferencia ha puesto el foco en los campos de IE y francamente IR. También la ubicuidad del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático están llamando la atención sobre los modelos y motores de IR e IE. El impacto de los modelos IR en la búsqueda y el SEO, y en el modelado semántico web es uno de esos "
