Z punktu widzenia modelowania wyszukiwanie informacji jest głębokim polem opartym na kilku dyscyplinach, w tym statystyce, matematyce, językoznawstwie, sztucznej inteligencji, a teraz na danych. W praktyce modele te są stosowane wobec tekstu w korpusach w celu wykrycia wzorców w danych. Nie tylko modele IR nakładają się na siebie, ale mogą „współpracować” z innymi modelami, takimi jak k-średnie lub k-najbliższe modele sąsiadów, ale inne modele mogą być stosowane z punktu widzenia lingwistyki obliczeniowej, takiej jak LDA / LDI i modelowanie tematów Następnie gra końcowa jest pewnego rodzaju wizualizacją informacji o tym odkryciu - po rankingowaniu, grupowaniu i agregowaniu prac. Wyszukiwanie informacji może wydawać się tajemniczą dyscypliną, ale poważnym wysiłkiem, co jest bardzo cenione, otwiera obszar do głębszego zrozumienia każdego modelu i interakcji między modelami. Przytaczam serię „Synteza wykładów na temat pojęć informacyjnych, wyszukiwania i usług” jako najlepsze miejsce do zagłębiania się w podstawy IR.
Chociaż nie do końca oddzielam IR i ekstrakcję informacji, być może podzbiór IE, ekstrakcja na poziomie koncepcji, stosuje wzorce IR wraz z regułami wnioskowania opartymi na sztucznej inteligencji w celu wydobycia powiązanych ontologii. Graficzny charakter tych relacji został wzmocniony dzięki modelowaniu ontologicznemu w OWL i RDF oraz bazom danych grafowych, które pozwalają na mniej rygorystyczny lub rygorystyczny zestaw modelowania relacji i pozwalają na większą liczbę relacji na powierzchni, niż kontrolę nad nimi. Zdolność do dynamicznego pozyskiwania informacji sprawia, że jej „dyscyplina” jest bardzo interesująca dla badaczy.
Zarówno IR, jak i IE rozgrywają się w naszych znaczących „bytach chwili” - niektórzy nazywają „dynamiczne ontologie” - niektórzy to Palantir - potrzebujemy wzorów, modeli, symulacji i wizualizacji tych znaczących bytów, aby prowadzić działalność oblicze przekształcania nowych źródeł informacji i zmiany istniejących informacji. Modelowanie koncepcyjne, relacyjne, definicyjne, modelowe i ontologiczne musi być elastyczne, a ich wizualizacje takie same. Ciężkie podnoszenie silników AI, takich jak Watson, w polu pozyskiwania informacji i wnioskowania, rzuciło światło na IE i pola IR. Również wszechobecność przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego zwraca uwagę na modele i silniki IR i IE. Wpływ modeli IR na wyszukiwanie i SEO oraz na semantyczne modelowanie sieci jest jednym z tych „
