Concept search
एक अवधारणा खोज (या वैचारिक खोज) एक स्वचालित सूचना पुनर्प्राप्ति विधि है जिसका उपयोग इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत असंरचित पाठ (उदाहरण के लिए, डिजिटल अभिलेखागार, ईमेल, वैज्ञानिक साहित्य, आदि) को खोजने के लिए किया जाता है। ऐसी जानकारी के लिए जो अवधारणात्मक रूप से खोज प्रश्न में प्रदान की गई जानकारी के समान हो। दूसरे शब्दों में, एक अवधारणा खोज प्रश्न के जवाब में पुनर्प्राप्त जानकारी में व्यक्त किए गए विचार प्रश्न के पाठ में निहित विचारों के लिए प्रासंगिक हैं। पाठ के बड़े, असंरचित डिजिटल संग्रहों से निपटने के दौरान शास्त्रीय बूलियन मुख्य शब्द खोज प्रौद्योगिकियों द्वारा लगाई गई सीमाओं के कारण विकास अवधारणा खोज तकनीकों का विकास किया गया था। मुख्य शब्द खोज अक्सर ऐसे परिणाम देते हैं जिनमें कई गैर-प्रासंगिक आइटम (गलत सकारात्मक) शामिल होते हैं या जो समानार्थी और बहुपत्नी के प्रभावों के कारण बहुत अधिक प्रासंगिक आइटम (गलत नकारात्मक) को बाहर करते हैं। पर्यायवाची का अर्थ है कि एक ही भाषा में दो या दो से अधिक शब्दों में से एक का अर्थ समान है, और पॉलीसेमी का अर्थ है कि कई अलग-अलग शब्दों के एक से अधिक अर्थ हैं। पॉलीसेमी उन सभी कंप्यूटर प्रणालियों के लिए एक बड़ी बाधा है जो मानव भाषा से निपटने का प्रयास करते हैं। अंग्रेजी में, सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले शब्दों के कई सामान्य अर्थ हैं। उदाहरण के लिए, अग्नि शब्द का अर्थ हो सकता हैः एक दहन गतिविधि; रोजगार को समाप्त करने के लिए; लॉन्च करने के लिए, या उत्तेजित करने के लिए (जैसे आग में)। अंग्रेजी में 200 सबसे अधिक बहुआयामी शब्दों के लिए, विशिष्ट क्रिया के बारह से अधिक सामान्य अर्थ या इंद्रियां हैं। इस समूह की विशिष्ट संज्ञा में आठ से अधिक सामान्य इंद्रियां हैं। अंग्रेजी में 2000 सबसे अधिक बहुआयामी शब्दों के लिए, विशिष्ट क्रिया में आठ से अधिक सामान्य इंद्रियां होती हैं और विशिष्ट संज्ञा में पांच से अधिक होती हैं। बहुपद और पर्यायवाची की समस्याओं के अलावा, मुख्य शब्द खोज अनजाने में गलत वर्तनी वाले शब्दों के साथ-साथ शब्दों के तनों (या जड़ों) पर भिन्नताओं (उदाहरण के लिए, हड़ताल बनाम हड़ताली) को बाहर कर सकते हैं। मुख्य शब्द खोज ऑप्टिकल चरित्र पहचान (ओ. सी. आर.) स्कैनिंग प्रक्रियाओं द्वारा शुरू की गई त्रुटियों के लिए भी अतिसंवेदनशील होती हैं, जो स्कैनिंग प्रक्रिया के दौरान दस्तावेजों के पाठ (अक्सर शोर पाठ के रूप में संदर्भित) में यादृच्छिक त्रुटियों को पेश कर सकती हैं। एक अवधारणा खोज शब्द बोध अस्पष्टता (डब्ल्यू. एस. डी.), और अन्य तकनीकों को नियोजित करके इन चुनौतियों को दूर कर सकती है, ताकि शब्दों के वास्तविक अर्थ और उनकी अंतर्निहित अवधारणाओं को प्राप्त करने में मदद मिल सके, न कि केवल मुख्य शब्द खोज प्रौद्योगिकियों जैसे चरित्र स्ट्रिंग्स का मिलान करके। दृष्टिकोण सामान्य रूप से, सूचना पुनर्प्राप्ति अनुसंधान और प्रौद्योगिकी को दो व्यापक श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता हैः शब्दार्थ और सांख्यिकीय। शब्दार्थ श्रेणी में आने वाली सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियाँ प्राकृतिक भाषा पाठ के कुछ हद तक वाक्यात्मक और शब्दार्थ विश्लेषण को लागू करने का प्रयास करेंगी जो एक मानव उपयोगकर्ता प्रदान करेगा (कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान भी देखें)। सांख्यिकीय श्रेणी में आने वाली प्रणालियों को सांख्यिकीय उपायों के आधार पर परिणाम मिलेंगे कि वे प्रश्न से कितने निकटता से मेल खाते हैं। हालाँकि, शब्दार्थ श्रेणी की प्रणालियाँ भी अक्सर जानकारी खोजने और पुनः प्राप्त करने में मदद करने के लिए सांख्यिकीय तरीकों पर भरोसा करती हैं। शब्दार्थ प्रसंस्करण क्षमताओं के साथ सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली प्रदान करने के प्रयासों में मूल रूप से तीन दृष्टिकोणों का उपयोग किया गया हैः सहायक संरचनाएँ स्थानीय सह-घटना सांख्यिकी परिवर्तन तकनीकें (विशेष रूप से मैट्रिक्स अपघटन) सहायक संरचनाएँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए. आई.) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एन. एल. पी.) पर आधारित विभिन्न तकनीकों को शब्दार्थ प्रसंस्करण के लिए लागू किया गया है, और उनमें से अधिकांश सहायक संरचनाओं जैसे नियंत्रित शब्दावली और ऑन्टोलॉजी के उपयोग पर निर्भर हैं। नियंत्रित शब्दावली (शब्दकोश और थेसौरी), और ऑन्टोलॉजी व्यापक शब्दों, संकीर्ण शब्दों और संबंधित शब्दों को प्रश्नों में शामिल करने की अनुमति देते हैं। नियंत्रित शब्दावली बूलियन मुख्य शब्द प्रश्नों की कुछ सबसे गंभीर बाधाओं को दूर करने का एक तरीका है। वर्षों से, सामान्य रुचि की अतिरिक्त सहायक संरचनाओं का निर्माण किया गया है, जैसे कि वर्डनेट के बड़े पर्यायवाची सेट। यह दिखाया गया कि वर्डनेट जैसी सहायक संरचनाओं पर आधारित अवधारणा खोज को शास्त्रीय सूचना पुनर्प्राप्ति के पुनर्प्राप्ति मॉडल और डेटा संरचनाओं का पुनः उपयोग करके कुशलता से लागू किया जा सकता है। बाद के दृष्टिकोणों ने शब्दार्थ निर्माण की सीमा का विस्तार करने के लिए व्याकरण को लागू किया है। डेटा मॉडल का निर्माण जो एक विशिष्ट डोमेन (डोमेन ऑन्टोलॉजी) के भीतर अवधारणाओं के सेट का प्रतिनिधित्व करता है, और जो शब्दों के बीच संबंधों को शामिल कर सकता है, हाल के वर्षों में भी लागू किया गया है। हस्तनिर्मित नियंत्रित शब्दावली सूचना पुनर्प्राप्ति और संबंधित पाठ विश्लेषण संचालन की दक्षता और व्यापकता में योगदान करती है, लेकिन वे तब सबसे अच्छा काम करती हैं जब विषयों को संकीर्ण रूप से परिभाषित किया जाता है और शब्दावली को मानकीकृत किया जाता है। नियंत्रित शब्दावली में भाषा के तेजी से विकास को बनाए रखने के लिए व्यापक मानव निवेश और निरीक्षण की आवश्यकता होती है। वे असीमित संख्या में विषयों को शामिल करने वाले और हजारों अद्वितीय शब्दों वाले असंरचित पाठ की बढ़ती मात्रा के लिए भी उपयुक्त नहीं हैं क्योंकि नए शब्दों और विषयों को लगातार पेश करने की आवश्यकता होती है। नियंत्रित शब्दावली में समय के एक विशिष्ट बिंदु पर एक विशेष विश्व दृष्टिकोण को पकड़ने की संभावना होती है, जिससे किसी निश्चित विषय क्षेत्र में अवधारणाओं में बदलाव होने पर उन्हें संशोधित करना मुश्किल हो जाता है। स्थानीय सह-घटना सांख्यिकी इस दृष्टिकोण को शामिल करने वाली सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली एक दस्तावेज़ के भीतर शब्दों या वाक्यों (उदाहरण के लिए, ±5 वाक्य या ±50 शब्द) की एक स्लाइडिंग विंडो के भीतर शब्दों के समूह एक साथ (सह-घटित) दिखाई देने की संख्या को गिनती है। यह इस विचार पर आधारित है कि समान संदर्भों में एक साथ आने वाले शब्दों के समान अर्थ होते हैं। यह इस मायने में स्थानीय है कि शब्दों की सह-घटना को निर्धारित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शब्दों और वाक्यों की स्लाइडिंग विंडो अपेक्षाकृत छोटी है। यह दृष्टिकोण सरल है, लेकिन यह पाठ के संग्रह में निहित शब्दार्थ जानकारी के केवल एक छोटे से हिस्से को पकड़ता है। सबसे बुनियादी स्तर पर, कई प्रयोगों से पता चला है कि पाठ में निहित जानकारी का लगभग एक चौथाई ही स्थानीय प्रकृति का है। इसके अलावा, सबसे प्रभावी होने के लिए, इस विधि के लिए पाठ की सामग्री के बारे में पूर्व ज्ञान की आवश्यकता होती है, जो बड़े, असंरचित दस्तावेज़ संग्रह के साथ मुश्किल हो सकता है। परिवर्तन तकनीक शब्दार्थ प्रसंस्करण के कुछ सबसे शक्तिशाली दृष्टिकोण गणितीय परिवर्तन तकनीकों के उपयोग पर आधारित हैं। मैट्रिक्स अपघटन तकनीकें सबसे सफल रही हैं। कुछ व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली मैट्रिक्स अपघटन तकनीकों में निम्नलिखित शामिल हैंः स्वतंत्र घटक विश्लेषण अर्ध-विविक्त अपघटन गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स अपघटन एकल मूल्य अपघटन मैट्रिक्स अपघटन तकनीकें डेटा-संचालित हैं, जो सहायक संरचनाओं से जुड़ी कई कमियों से बचाती हैं। वे प्रकृति में वैश्विक भी हैं, जिसका अर्थ है कि वे स्थानीय सह-घटना आंकड़ों पर आधारित तकनीकों की तुलना में बहुत अधिक मजबूत जानकारी निष्कर्षण और शब्दार्थ जानकारी का प्रतिनिधित्व करने में सक्षम हैं। स्वतंत्र घटक विश्लेषण एक ऐसी तकनीक है जो स्वचालित तरीके से विरल प्रतिनिधित्व करती है, और अर्ध-विविक्त और गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स कम्प्यूटेशनल जटिलता को कम करने के लिए प्रतिनिधित्व की सटीकता का त्याग करता है। एकल मूल्य अपघटन (एस. वी. डी.) को पहली बार 1980 के दशक के अंत में बेल लैब्स में पाठ पर लागू किया गया था। इसका उपयोग अव्यक्त शब्दार्थ अनुक्रमण (एल. एस. आई.) नामक तकनीक की नींव के रूप में किया गया था क्योंकि यह पाठ के संग्रह में अव्यक्त शब्दार्थ अर्थ को खोजने की क्षमता रखता है। शुरू में, बड़े डेटासेट के साथ काम करने के लिए आवश्यक संसाधन आवश्यकताओं के कारण एसवीडी को अपनाने में धीमी गति थी। हालांकि, हाल के वर्षों में एल. एस. आई. के उपयोग में काफी विस्तार हुआ है क्योंकि मापनीयता और प्रदर्शन में पहले की चुनौतियों को दूर किया गया है। और यहाँ तक कि ओपन सोर्स भी। एल. एस. आई. का उपयोग विभिन्न प्रकार की सूचना पुनर्प्राप्ति और पाठ प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में किया जा रहा है, हालांकि इसका प्राथमिक अनुप्रयोग अवधारणा खोज और स्वचालित दस्तावेज़ वर्गीकरण के लिए रहा है। ई-डिस्कवरी का उपयोग-इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ डिस्कवरी (ईडीडी या ई-डिस्कवरी) के लिए अवधारणा-आधारित खोज तकनीकों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है ताकि उद्यमों को मुकदमेबाजी के लिए तैयार करने में मदद मिल सके। ई-डिस्कवरी में, वैचारिक आधार पर असंरचित पाठ के बड़े संग्रहों को एकत्रित करने, वर्गीकृत करने और खोजने की क्षमता पारंपरिक रैखिक समीक्षा तकनीकों की तुलना में बहुत अधिक कुशल है। अवधारणा-आधारित खोज को एक विश्वसनीय और कुशल खोज विधि के रूप में स्वीकार किया जा रहा है जो मुख्य शब्द या बूलियन खोजों की तुलना में प्रासंगिक परिणाम देने की अधिक संभावना है। उद्यम खोज और उद्यम सामग्री प्रबंधन (ईसीएम)-उद्यम खोज में अवधारणा खोज तकनीकों का व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है। जैसे-जैसे उद्यम के भीतर जानकारी की मात्रा बढ़ती है, वैचारिक आधार पर असंरचित पाठ के बड़े संग्रहों को एकत्रित करने, वर्गीकृत करने और खोजने की क्षमता आवश्यक हो गई है। 2004 में गार्टनर समूह ने अनुमान लगाया कि पेशेवर अपना 30 प्रतिशत समय जानकारी खोजने, पुनः प्राप्त करने और प्रबंधित करने में बिताते हैं। शोध कंपनी आईडीसी ने पाया कि 2,000-कर्मचारी निगम जानकारी खोजने और मौजूदा दस्तावेजों की नकल करने में कर्मचारियों के समय को कम करके प्रति वर्ष 3 करोड़ डॉलर तक की बचत कर सकता है। सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति (सी. बी. आई. आर.)-सामग्री-आधारित दृष्टिकोणों का उपयोग बड़े दृश्य समूह से डिजिटल छवियों और वीडियो के शब्दार्थ पुनर्प्राप्ति के लिए किया जा रहा है। शब्दार्थिक समस्या के समाधान के लिए सबसे शुरुआती सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति प्रणालियों में से एक इमेजस्केप खोज इंजन था। इस प्रणाली में, उपयोगकर्ता आकाश, पेड़, पानी आदि जैसी कई दृश्य वस्तुओं के लिए सीधे प्रश्न कर सकता है। कीफ्रेम का उपयोग करते हुए डब्ल्यू. डब्ल्यू. डब्ल्यू. सूचकांक में एक करोड़ से अधिक छवियों और वीडियो वाले स्थानिक रूप से स्थित प्रतीकों का उपयोग करना। प्रणाली ने वर्गीकरण में अनिश्चितता को कम करने के लिए सर्वोत्तम विशेषताओं को निर्धारित करने के लिए सूचना सिद्धांत का उपयोग किया। सी. बी. आई. आर. के संबंध में शब्दार्थ अंतर का अक्सर उल्लेख किया जाता है। शब्दार्थ अंतर उस जानकारी के बीच के अंतर को संदर्भित करता है जिसे दृश्य डेटा से निकाला जा सकता है और व्याख्या जो एक ही स्थिति में उपयोगकर्ता के लिए एक ही डेटा है। मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति पर एसीएम एस. आई. जी. एम. एम. कार्यशाला सी. बी. आई. आर. के अध्ययन के लिए समर्पित है। मल्टीमीडिया और प्रकाशन-अवधारणा खोज का उपयोग मल्टीमीडिया और प्रकाशन उद्योगों द्वारा उपयोगकर्ताओं को विभिन्न असंरचित स्रोतों से आने वाले समाचार, तकनीकी जानकारी और विषय वस्तु विशेषज्ञता तक पहुंच प्रदान करने के लिए किया जाता है। मल्टीमीडिया सूचना पुनर्प्राप्ति (एम. आई. आर.) के लिए सामग्री-आधारित तरीके विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो गए हैं जब पाठ एनोटेशन गायब या अधूरे होते हैं। डिजिटल पुस्तकालय और अभिलेखागार-डिजिटल पुस्तकालयों और डिजिटल अभिलेखागार में छवियों, वीडियो, संगीत और पाठ वस्तुओं को अवधारणा खोज तकनीकों के उपयोग के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के बड़े समूहों (विशेष रूप से वेब पर) के लिए सुलभ बनाया जा रहा है। उदाहरण के लिए, एग्जीक्यूटिव डेली ब्रीफ (ईडीबी), ईबीएससीओ पब्लिशिंग द्वारा विकसित एक व्यावसायिक सूचना निगरानी और चेतावनी उत्पाद, कॉर्पोरेट अंतिम उपयोगकर्ताओं को व्यावसायिक सामग्री की एक विस्तृत श्रृंखला वाले डिजिटल पुस्तकालय तक पहुंच प्रदान करने के लिए अवधारणा खोज तकनीक का उपयोग करता है। इसी तरह, संगीत जीनोम परियोजना ने पेंडोरा को जन्म दिया, जो अलग-अलग संगीत पुस्तकालयों या आभासी रेडियो स्टेशनों को स्वचालित रूप से बनाने के लिए अवधारणा खोज को नियोजित करता है। जीनोमिक सूचना पुनर्प्राप्ति (जी. आई. आर.)-जीनोमिक सूचना पुनर्प्राप्ति (जी. आई. आर.) वैज्ञानिक साहित्य की अस्पष्टताओं को दूर करने के लिए जीनोमिक साहित्य डेटाबेस पर लागू अवधारणा खोज तकनीकों का उपयोग करता है। मानव संसाधन स्टाफिंग और भर्ती-कई मानव संसाधन स्टाफिंग और भर्ती संगठनों ने अत्यधिक प्रासंगिक रिज्यूमे खोज परिणाम उत्पन्न करने के लिए अवधारणा खोज तकनीकों को अपनाया है जो शिथिल रूप से संबंधित मुख्य शब्द परिणामों की तुलना में अधिक सटीक और प्रासंगिक उम्मीदवार रिज्यूमे प्रदान करते हैं। प्रभावी खोज एक अवधारणा खोज की प्रभावशीलता विभिन्न तत्वों पर निर्भर कर सकती है जिसमें खोजा जा रहा डेटासेट और खोज इंजन शामिल है जिसका उपयोग प्रश्नों को संसाधित करने और परिणामों को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। हालांकि, अधिकांश अवधारणा खोज इंजन कुछ प्रकार के प्रश्नों के लिए सबसे अच्छा काम करते हैंः प्रभावी प्रश्न इच्छित अवधारणाओं को पर्याप्त रूप से व्यक्त करने के लिए पर्याप्त पाठ से बने होते हैं। प्रभावी प्रश्नों में पूर्ण वाक्य, पैराग्राफ या यहाँ तक कि पूरे दस्तावेज़ भी शामिल हो सकते हैं। केवल कुछ शब्दों से बने प्रश्नों के सबसे प्रासंगिक परिणाम देने की संभावना नहीं है। प्रभावी प्रश्नों में ऐसी अवधारणाएँ शामिल नहीं होती हैं जो खोज का उद्देश्य नहीं हैं। एक प्रश्न में बहुत अधिक असंबंधित अवधारणाओं को शामिल करना परिणाम वस्तुओं की प्रासंगिकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। उदाहरण के लिए, 1967 में गर्मियों के बीच में बरसात के दिन मिसिसिपी नदी पर नौका विहार की खोज की तुलना में मिसिसिपी नदी पर नौका विहार के बारे में जानकारी की खोज से प्रासंगिक परिणाम मिलने की अधिक संभावना होगी। प्रभावी प्रश्नों को एक पूर्ण-पाठ, प्राकृतिक भाषा शैली में व्यक्त किया जाता है जो खोज किए जा रहे दस्तावेजों की शैली के समान है। उदाहरण के लिए, एक परिचयात्मक विज्ञान पाठ्यपुस्तक के अंशों से बने प्रश्नों का उपयोग अवधारणा खोज के लिए उतना प्रभावी नहीं होगा यदि खोजा जा रहा डेटासेट उन्नत, कॉलेज स्तर के विज्ञान ग्रंथों से बना है। जिन वस्तुओं के लिए पूछताछ की जा रही है, उनकी समग्र अवधारणाओं, शैलियों और भाषा का बेहतर प्रतिनिधित्व करने वाले पर्याप्त प्रश्न आम तौर पर अधिक प्रभावी होते हैं। सभी खोज रणनीतियों के साथ, अनुभवी खोजकर्ता आम तौर पर कई खोजों के माध्यम से अपने प्रश्नों को परिष्कृत करते हैं, जो वैचारिक रूप से प्रासंगिक परिणाम प्राप्त करने के लिए एक प्रारंभिक बीज क्वेरी से शुरू होते हैं, जिसका उपयोग फिर अधिक प्रासंगिक परिणामों के लिए अतिरिक्त प्रश्नों को लिखने और/या परिष्कृत करने के लिए किया जा सकता है। खोज इंजन के आधार पर, परिणाम दस्तावेज़ों में पाई जाने वाली प्रश्न अवधारणाओं का उपयोग करना दस्तावेज़ का चयन करने और खोज के समान कार्य करने जितना आसान हो सकता है। परिणाम की प्रासंगिकता में सुधार के लिए शब्दों और अवधारणाओं को जोड़कर क्वेरी को बदलना क्वेरी विस्तार कहा जाता है। अवधारणात्मक रूप से संबंधित शब्दों के साथ प्रश्नों का विस्तार करने के लिए वर्डनेट जैसी ऑन्टोलॉजी के उपयोग का अध्ययन किया गया है। प्रासंगिकता प्रतिक्रिया एक ऐसी सुविधा है जो उपयोगकर्ताओं को यह निर्धारित करने में मदद करती है कि क्या उनके प्रश्नों के लिए वापस किए गए परिणाम उनकी सूचना आवश्यकताओं को पूरा करते हैं। दूसरे शब्दों में, प्रासंगिकता का आकलन किसी सूचना की आवश्यकता के सापेक्ष किया जाता है, न कि किसी प्रश्न के संबंध में। एक दस्तावेज़ प्रासंगिक है यदि यह बताई गई जानकारी की आवश्यकता को संबोधित करता है, इसलिए नहीं कि इसमें केवल प्रश्न के सभी शब्द होते हैं। यह अंतिम परिणाम सेट में सुधार करने के लिए पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया में उपयोगकर्ताओं को शामिल करने का एक तरीका है। उपयोगकर्ता अपने अंतिम परिणामों की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए अपने प्रारंभिक परिणामों के आधार पर अपने प्रश्नों को परिष्कृत कर सकते हैं। सामान्य तौर पर, अवधारणा खोज प्रासंगिकता प्रश्न में व्यक्त अवधारणाओं और प्रश्न के लिए वापस किए गए परिणामों में निहित अवधारणाओं के बीच समानता की डिग्री को संदर्भित करती है। परिणामों में अवधारणाएं क्वेरी में निहित अवधारणाओं के जितनी अधिक समान होती हैं, परिणाम उतने ही अधिक प्रासंगिक माने जाते हैं। परिणामों को आमतौर पर प्रासंगिकता के आधार पर क्रमबद्ध और क्रमबद्ध किया जाता है ताकि सबसे प्रासंगिक परिणाम परिणामों की सूची में सबसे ऊपर हों और सबसे कम प्रासंगिक परिणाम सूची में सबसे नीचे हों। प्रासंगिकता प्रतिक्रिया को परिणामों की प्रासंगिकता में सुधार करने में बहुत प्रभावी दिखाया गया है। एक अवधारणा खोज महत्वपूर्ण परिणाम वस्तुओं के गायब होने के जोखिम को कम कर देती है क्योंकि प्रश्न में अवधारणाओं से संबंधित सभी वस्तुओं को वापस कर दिया जाएगा चाहे उनमें प्रश्न में उपयोग किए गए समान शब्द हों या नहीं। रैंकिंग किसी भी आधुनिक सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली का एक हिस्सा बनी रहेगी। हालांकि, विषम डेटा, पैमाने और गैर-पारंपरिक प्रवचन प्रकारों की समस्याएं पाठ में परिलक्षित होती हैं, इस तथ्य के साथ कि खोज इंजन तेजी से जटिल सूचना प्रबंधन प्रक्रियाओं के एकीकृत घटक होंगे, न कि केवल स्वतंत्र प्रणालियों के लिए, एक प्रश्न के लिए नए प्रकार की प्रणाली प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, श्रेणीबद्ध सूचियों के साथ एक समस्या यह है कि वे कुछ परिणाम वस्तुओं के बीच मौजूद संबंधों को प्रकट नहीं कर सकते हैं। एक अवधारणा खोज इंजन परिणाम वस्तुओं के मूल्यांकन के लिए दिशानिर्देश प्रश्न कथन में निहित अवधारणाओं द्वारा व्यक्त की गई जानकारी की आवश्यकता के लिए प्रासंगिक होने चाहिए, भले ही परिणाम वस्तुओं द्वारा उपयोग की जाने वाली शब्दावली प्रश्न में उपयोग की जाने वाली शब्दावली से अलग हो। परिणाम वस्तुओं को प्रासंगिकता के आधार पर क्रमबद्ध और क्रमबद्ध किया जाना चाहिए। प्रासंगिक परिणाम वस्तुओं को जल्दी से स्थित और प्रदर्शित किया जाना चाहिए। यहाँ तक कि जटिल प्रश्नों को भी काफी जल्दी प्रासंगिक परिणाम देना चाहिए। पूछताछ की लंबाई गैर-निश्चित होनी चाहिए, यानी, एक प्रश्न उतना लंबा हो सकता है जितना आवश्यक समझा जाए। एक वाक्य, एक पैराग्राफ, या यहाँ तक कि एक पूरा दस्तावेज़ भी एक प्रश्न के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है। एक अवधारणा प्रश्न के लिए किसी विशेष या जटिल वाक्यविन्यास की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। प्रश्न में निहित अवधारणाओं को किसी विशेष नियम का उपयोग किए बिना स्पष्ट रूप से और प्रमुखता से व्यक्त किया जा सकता है। अवधारणाओं, मुख्य शब्दों और मेटाडेटा का उपयोग करके संयुक्त प्रश्नों की अनुमति दी जानी चाहिए। परिणाम वस्तुओं के प्रासंगिक भाग केवल वस्तु का चयन करके और खोज इंजन को समान वस्तुओं को खोजने के लिए कहकर प्रश्न पाठ के रूप में उपयोग करने योग्य होने चाहिए। पूछताछ के लिए तैयार सूचकांकों को अपेक्षाकृत जल्दी बनाया जाना चाहिए। खोज इंजन को संघीय खोज करने में सक्षम होना चाहिए। संघीय खोज जानकारी के लिए कई डेटा स्रोतों को एक साथ खोजने के लिए अवधारणा प्रश्नों का उपयोग करने में सक्षम बनाती है, जिसे फिर विलय, क्रमबद्ध और परिणामों में प्रदर्शित किया जाता है। एक अवधारणा खोज गलत वर्तनी वाले शब्दों, टाइपोग्राफिक त्रुटियों, या क्वेरी टेक्स्ट में या खोजे जा रहे डेटा सेट के टेक्स्ट में ओसीआर स्कैनिंग त्रुटियों से प्रभावित नहीं होनी चाहिए। सम्मेलन और मंच औपचारिक खोज इंजन मूल्यांकन कई वर्षों से चल रहा है। उदाहरण के लिए, पाठ पुनर्प्राप्ति पद्धतियों के बड़े पैमाने पर मूल्यांकन के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करके सूचना पुनर्प्राप्ति समुदाय के भीतर अनुसंधान का समर्थन करने के लिए 1992 में पाठ पुनर्प्राप्ति सम्मेलन (टी. आर. ई. सी.) की शुरुआत की गई थी। आज के अधिकांश वाणिज्यिक खोज इंजनों में टी. आर. ई. सी. में पहली बार विकसित तकनीक शामिल है। 1997 में, टी. आर. ई. सी. का एक जापानी समकक्ष शुरू किया गया था, जिसे आई. आर. प्रणालियों के लिए राष्ट्रीय सूचना विज्ञान परीक्षण संग्रह संस्थान (एन. टी. सी. आई. आर.) कहा जाता है। एन. टी. सी. आई. आर. सूचना पुनर्प्राप्ति, प्रश्न उत्तर, स्वचालित सारांश आदि में अनुसंधान के लिए मूल्यांकन कार्यशालाओं की एक श्रृंखला आयोजित करता है। बहुभाषी सूचना अभिगम में अनुसंधान में सहायता के लिए 2001 में क्रॉस-लैंग्वेज इवैल्यूएशन फोरम (सी. एल. ई. एफ.) नामक कार्यशालाओं की एक यूरोपीय श्रृंखला शुरू की गई थी। 2002 में, सामग्री-उन्मुख एक्स. एम. एल. पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के मूल्यांकन के लिए एक्स. एम. एल. पुनर्प्राप्ति (आई. एन. ई. एक्स.) के मूल्यांकन के लिए पहल की स्थापना की गई थी। सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के मूल्यांकन के लिए परिशुद्धता और स्मरण दो पारंपरिक प्रदर्शन उपाय रहे हैं। परिशुद्धता पुनर्प्राप्त परिणाम दस्तावेजों का वह अंश है जो उपयोगकर्ता की जानकारी की आवश्यकता के लिए प्रासंगिक है। रिकॉल को पूरे संग्रह में प्रासंगिक दस्तावेजों के अंश के रूप में परिभाषित किया गया है जो परिणाम दस्तावेजों के रूप में वापस किए जाते हैं। हालाँकि खोज इंजन परीक्षण और मूल्यांकन के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यशालाओं और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध परीक्षण संग्रहों ने जानकारी को कैसे प्रबंधित और पुनर्प्राप्त किया जाता है, इस बारे में पर्याप्त अंतर्दृष्टि प्रदान की है, लेकिन इस क्षेत्र ने केवल उन चुनौतियों की सतह को खरोंच कर दिया है जिनका सामना लोगों और संगठनों को जानकारी खोजने, प्रबंधित करने और उपयोग करने में करना पड़ता है। आज लोग अपने लिए उपलब्ध सूचना उपकरणों का उपयोग कैसे करते हैं, इस बारे में वैज्ञानिक डेटा अभी भी अधूरा है क्योंकि प्रयोगात्मक अनुसंधान कार्यप्रणाली परिवर्तन की तेज गति को बनाए रखने में सक्षम नहीं है। प्रासंगिक खोज, व्यक्तिगत सूचना प्रबंधन, सूचना एकीकरण और कार्य समर्थन जैसी कई चुनौतियों का अभी भी समाधान करने की आवश्यकता है। यह भी देखें अनुमानित स्ट्रिंग मिलान यौगिक अवधि प्रसंस्करण खनन सूचना निष्कर्षण अव्यक्त शब्दार्थिक नेटवर्क शब्दार्थिक खोज वेब सांख्यिकीय शब्दार्थ पाठ खनन संदर्भ बाहरी लिंक पाठ पुनर्प्राप्ति सम्मेलन (टी. आर. ई. सी.), एन. आई. एस. टी. एन. आई. आई. टेस्टबेड्स और सूचना अभिगम अनुसंधान के लिए समुदाय (एन. टी. सी. आई. आर.), राष्ट्रीय सूचना विज्ञान संस्थान, टोक्यो क्रॉस-लैंग्वेज एजुकेशन एंड फंक्शन (सी. एल. ई. एफ.) (एक्स. एम. एल. पुनर्प्राप्ति के मूल्यांकन के लिए पहल), ड्यूसबर्ग-एसेन आई. एन. ई. एक्स. विश्वविद्यालय (एक्स. एम. एल. पुनर्प्राप्ति के मूल्यांकन के लिए पहल), ड्यूसबर्ग विश्वविद्यालय (संग्रहीत 2007) सूचना पुनर्प्राप्ति शैलियाँ