智能检索_智能信息系统

智能检索_智能信息系统

9.1　智能检索

简单地说，信息检索就是应用信息技术，在海量信息集合中查找所需要的信息和知识。检索依赖于信息管理科学、计算机科学、数学、认知学等理论。专家们研制了不少信息检索数学模型(如布尔检索、概率检索等)，但没有任何数学模型能完整无缺地描述它。因此，应用人工智能的原理和方法，改进和发展检索理论是一条有效的根本途径。

什么是智能检索呢?情报专家Sparck Jones认为:所谓智能检索，就是能够在已有知识的基础上进行推理，从而为用户的信息需求确定一个相关文献集合。这个定义应用了人工智能的基本原理:智能=知识+推理。情报专家Van Rijsber认为:智能检索是一种似然推理，用D表示文献，用R表示信息需求，信息检索是建立D→R的可能性处理。该定义将检索看作似然推理(统计推理和不精确性推理)，并指出文献与提问之间的不确定蕴含关系。这种不确定性依赖于表示文献内容的语义模式。证明文献与提问之间的逻辑蕴含，语义推理是核心问题。

智能检索的基本思想是，模拟人类的认知功能和智能活动(如推理、学习等)，有效地利用一切知识源，尽快找到满足用户需求的信息知识。认知功能主要是人类的认知能力和认识思维方法。如前所述，钱学森教授认为人类思维一般分为抽象思维、形象思维和灵感思维。人类的思维方法直接影响其智能活动。人类的智能活动包括智能感知、智能思维、智能行为，如推理、学习、语言理解等。检索处理中，凡需要人类专知才能解决的问题和任务，均可应用人工智能技术加以实现。因此，检索的子任务可分为智能任务和非智能任务。从整体功能来看，智能检索能够应用人类的知识和知识处理技术来实现高效率、高质量的检索，知识检索就属于智能检索的范畴。智能检索能够处理各类用户(包括无经验用户)的各种信息需求问题(包括不完整的、模糊的问题等)，推导和建立合适的需求模型;应用合适的检索策略和推理方法，尽快检索到最大可能满足用户需求的信息知识。

智能检索方法与知识表示方法直接相关。知识的结构表示机制(如语义网络和框架等)提供了对象或概念之间的丰富的语义关系，利用语义关系进行搜索，可实现无规则链的语义推理检索;规则知识表示方法，可以利用检索专家的知识，实现规则演绎推理检索;基于谓词逻辑表示，可以执行逻辑演绎推理检索。随着本体论、语义Web、自然语言处理等先进方法与技术的发展及应用，语义理解、语义匹配、语义推理、语义导航等成为实现智能检索的重要技术。(www.guayunfan.com)