Catalogación
La mayoría de las bibliotecas utilizan actualmente los estándares MARC, desarrollados por primera vez durante la década de 1960, para codificar y transportar datos bibliográficos. Estos estándares han sufrido críticas en los últimos años por ser viejos, únicos en la comunidad bibliotecaria, y difícil al trabajar computacionalmente. La Biblioteca del Congreso está desarrollando actualmente BIBFRAME, un nuevo esquema RDF para expresar los datos bibliográficos. BIBFRAME se encuentra todavía en fase de prueba, pero varias bibliotecas ya están probando la catalogación con este nuevo formato.
Aprendizaje de clasificación
Aprendizaje de clasificación o aprendizaje automático de clasificación (MLR, por sus siglas en inglés) es la aplicación de aprendizaje automático, típicamente supervisado, semisupervisado o aprendizaje reforzado en la construcción de modelos de clasificación para sistemas de recuperación de información. Los datos de entrenamiento consisten en listas de elementos con algún orden parcial especificado entre elementos en cada lista. Este orden es típicamente inducido por dar una puntuación numérica u ordinal o un juicio binario (p. ej., «relevante» o «no relevante») para cada elemento. El propósito del modelo de clasificación es producir una permutación de elementos en nuevas listas, que no se ven de una manera que sea «similar» a clasificaciones en los datos de entrenamiento en algún sentido.