एक मॉडलिंग दृष्टिकोण से, सूचना पुनर्प्राप्ति एक गहन क्षेत्र है जो सांख्यिकी, गणित, भाषा विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और अब डेटा विज्ञान सहित कई विषयों पर आधारित है। व्यवहार में, इन मॉडलों को डेटा में पैटर्न खोजने के लिए कॉर्पोरा के भीतर पाठ के खिलाफ लागू किया जाता है। न केवल आईआर मॉडल अपने उपयोग में ओवरलैप करते हैं, वे अन्य मॉडल जैसे के-साधन या के-निकटतम पड़ोसी मॉडल के साथ "पार्टनर" कर सकते हैं, फिर अन्य मॉडल को कम्प्यूटेशनल भाषा विज्ञान जैसे एलडीए / एलडीआई के सहूलियत बिंदु से लागू किया जा सकता है। विषय मॉडलिंग तब, अंतिम गेम इस खोज के दृश्य के कुछ प्रकार है - रैंकिंग, क्लस्टरिंग और एकत्रित कार्य के बाद। सूचना पुनर्प्राप्ति एक गुप्त अनुशासन के रूप में प्रकट हो सकती है, लेकिन गंभीर प्रयास, जिसकी बहुत सराहना की जाती है, प्रत्येक मॉडल की गहरी समझ के लिए क्षेत्र को खोलने जा रहा है, और मॉडल के बीच बातचीत। मैं आईआर के लिए एक नींव में तल्लीन करने के लिए सबसे अच्छी जगह के रूप में "सूचना अवधारणाओं, पुनर्प्राप्ति और सेवाओं पर श्रृंखला व्याख्यान" का हवाला देता हूं।
हालांकि मैं पूरी तरह से आईआर और सूचना निष्कर्षण को अलग नहीं करता हूं, शायद आईई का एक सबसेट, अवधारणा स्तर निष्कर्षण, संबंधित पैटर्न को निकालने के लिए एआई-आधारित हीनिंग नियमों के साथ आईआर पैटर्न लागू करता है। इन संबंधों की चित्रमय प्रकृति को ओडब्ल्यूएल और आरडीएफ में ऑन्कोलॉजी मॉडलिंग के साथ बढ़ाया जा रहा है, और ग्राफ डेटाबेस के साथ, जो संबंध मॉडलिंग के कम सख्त या कठोर सेट की अनुमति देता है, और प्रति से नियंत्रित होने के बजाय सतह पर अधिक रिश्तों की अनुमति देता है। सूचना निष्कर्षण को गतिशील रूप से विकसित करने की क्षमता अपने "अनुशासन" को शोधकर्ताओं के लिए दृढ़ता से दिलचस्प रखती है।
आईआर और आईई दोनों हमारे अपने महत्वपूर्ण "क्षणों की संस्थाओं" में खेलते हैं - कुछ ने "डायनेमिक ऑन्कोलॉजी" कहा है - कुछ पलान्टिर-- हमें उन महत्वपूर्ण संस्थाओं के पैटर्न, मॉडल, सिमुलेशन और विज़ुअलाइज़ेशन की आवश्यकता है, जिसमें वे व्यवसाय कर सकें। सूचना के नए स्रोतों को मॉर्फ करने और मौजूदा जानकारी को बदलने का चेहरा। वैचारिक, संबंधपरक, निश्चित, पैटर्न और ऑन्कोलॉजिकल मॉडलिंग को लचीला होना चाहिए और उनके विज़ुअलाइज़ेशन समान हैं। सूचना निष्कर्षण और अनुगामी क्षेत्रों में वाटसन जैसे एआई इंजनों के भारी उठाने ने आईई और फ्रेंक आईआर क्षेत्रों पर एक स्पॉटलाइट डाली है। इसके अलावा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग की सर्वव्यापीता IR और IE मॉडल और इंजन पर ध्यान दे रही है। खोज और एसईओ, और अर्थ वेब मॉडलिंग पर आईआर मॉडल का प्रभाव उन में से एक है "
