Dal punto di vista della modellistica, il recupero delle informazioni è un campo profondo basato su diverse discipline, tra cui statistiche, matematica, linguistica, intelligenza artificiale e ora scienza dei dati. In pratica, questi modelli vengono applicati contro il testo all'interno dei corpora per scoprire modelli nei dati. Non solo i modelli IR si sovrappongono nel loro utilizzo, possono "collaborare" con altri modelli come k-medie o k-vicini modelli più vicini, quindi altri modelli possono essere applicati dal punto di vista della linguistica computazionale come LDA / LDI e modellazione di argomenti Quindi, il gioco finale è una sorta di visualizzazione delle informazioni di questa scoperta - dopo il lavoro di classificazione, raggruppamento e aggregazione. Il recupero delle informazioni può sembrare una disciplina criptica, ma uno sforzo serio, che è molto apprezzato, sta aprendo l'area per una comprensione più profonda di ciascun modello e l'interazione tra i modelli. Cito la serie "Lezioni di sintesi su concetti di informazione, recupero e servizi" come il posto migliore per approfondire una fondazione per IR.
Anche se non separo completamente l'IR e l'estrazione delle informazioni, forse un sottoinsieme di IE, l'estrazione a livello di concetto, applica modelli IR con regole di inferenza basate sull'intelligenza artificiale per estrarre ontologie correlate. La natura grafica di queste relazioni viene migliorata con la modellazione ontologica in OWL e RDF e con database di grafici, che consentono un insieme meno rigoroso o rigoroso di modellizzazione delle relazioni e consentono di emergere più relazioni, anziché essere controllate di per sé. La capacità di accrescere dinamicamente l'estrazione di informazioni mantiene la sua "disciplina" fortemente interessante per i ricercatori.
Sia IR che IE si manifestano nelle nostre "entità del momento" significative - alcuni hanno chiamato "ontologie dinamiche" - alcuni sono Palantir-- abbiamo bisogno di schemi, modelli, simulazioni e visualizzazioni di quelle entità significative per fare affari in il volto del morphing di nuove fonti di informazione e del cambiamento delle informazioni esistenti. Il modello concettuale, relazionale, definitivo, modello e ontologico devono essere flessibili e le loro visualizzazioni uguali. Il forte sollevamento di motori di intelligenza artificiale come Watson nei campi di estrazione delle informazioni e di inferenza ha messo in luce i campi IE e francamente i campi IR. Anche l'ubiquità dell'elaborazione del linguaggio naturale e dell'apprendimento automatico stanno richiamando l'attenzione sui modelli e sui motori IR e IE. L'impatto dei modelli IR sulla ricerca e SEO e sulla modellazione web semantica è uno di quelli "
