Concept search
ஒரு கருத்து தேடல் (அல்லது கருத்தியல் தேடல்) என்பது ஒரு தானியங்கி தகவல் மீட்டெடுப்பு முறையாகும், இது மின்னணு முறையில் சேமிக்கப்பட்ட கட்டமைக்கப்படாத உரையைத் தேட பயன்படுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, டிஜிட்டல் காப்பகங்கள், மின்னஞ்சல், அறிவியல் இலக்கியம் போன்றவை). தேடல் வினவலில் வழங்கப்பட்ட தகவல்களுடன் கருத்தியல் ரீதியாக ஒத்திருக்கும் தகவல்களுக்காக. வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஒரு கருத்து தேடல் வினவலுக்கு பதிலளிக்கும் வகையில் மீட்டெடுக்கப்பட்ட தகவல்களில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட கருத்துக்கள் வினவலின் உரையில் உள்ள கருத்துக்களுக்கு பொருத்தமானவை. உரையின் பெரிய, கட்டமைக்கப்படாத டிஜிட்டல் சேகரிப்புகளைக் கையாளும் போது கிளாசிக்கல் பூலியன் முக்கிய சொல் தேடல் தொழில்நுட்பங்களால் விதிக்கப்பட்ட வரம்புகள் காரணமாக மேம்பாட்டு கருத்து தேடல் நுட்பங்கள் உருவாக்கப்பட்டன. சொல் தேடல்கள் பெரும்பாலும் பல பொருத்தமற்ற உருப்படிகளை (தவறான நேர்மறைகள்) உள்ளடக்கிய முடிவுகளைத் தருகின்றன அல்லது ஒத்த சொல் மற்றும் பாலிசெமியின் விளைவுகளின் காரணமாக பல பொருத்தமான உருப்படிகளை (தவறான எதிர்மறைகள்) விலக்குகின்றன. ஒத்த சொல் என்பது ஒரே மொழியில் இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட சொற்களில் ஒன்று ஒரே பொருளைக் கொண்டிருப்பதைக் குறிக்கிறது, மேலும் பல தனிப்பட்ட சொற்கள் ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட அர்த்தங்களைக் கொண்டிருப்பதைக் குறிக்கிறது. மனித மொழியைக் கையாள முயற்சிக்கும் அனைத்து கணினி அமைப்புகளுக்கும் பாலிசெமி ஒரு பெரிய தடையாக உள்ளது. ஆங்கிலத்தில், அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படும் சொற்கள் பல பொதுவான அர்த்தங்களைக் கொண்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, நெருப்பு என்ற வார்த்தையின் பொருள்ஃ ஒரு எரிப்பு செயல்பாடு; வேலையை நிறுத்துவது; தொடங்குவது அல்லது தூண்டுவது (நெருப்பைப் போல). ஆங்கிலத்தில் உள்ள 200 மிகவும்-பன்முக சொற்களுக்கு, வழக்கமான வினைச்சொல் பன்னிரண்டுக்கும் மேற்பட்ட பொதுவான அர்த்தங்கள் அல்லது புலன்களைக் கொண்டுள்ளது. இந்த தொகுப்பிலிருந்து வரும் வழக்கமான பெயர்ச்சொல் எட்டுக்கும் மேற்பட்ட பொது புலன்களைக் கொண்டுள்ளது. ஆங்கிலத்தில் 2000 மிகவும்-பன்முக சொற்களுக்கு, வழக்கமான வினைச்சொல் எட்டுக்கும் மேற்பட்ட பொது புலன்களைக் கொண்டுள்ளது மற்றும் வழக்கமான பெயர்ச்சொல் ஐந்துக்கும் அதிகமாக உள்ளது. பாலிசெமஸ் மற்றும் ஒத்த சொற்களின் சிக்கல்களுக்கு கூடுதலாக, முக்கிய சொல் தேடல்கள் கவனக்குறைவாக தவறாக எழுதப்பட்ட சொற்களையும், சொற்களின் தண்டுகளில் (அல்லது வேர்கள்) உள்ள மாறுபாடுகளையும் (எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்ட்ரைக் வெர்சஸ் ஸ்ட்ரைக்கிங்) விலக்கலாம். வினைச்சொல் தேடல்கள் ஒளியியல் எழுத்து அங்கீகாரம் (ஓ. சி. ஆர்) ஸ்கேனிங் செயல்முறைகளால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட பிழைகளுக்கு ஆளாகின்றன, இது ஸ்கேனிங் செயல்பாட்டின் போது ஆவணங்களின் உரையில் சீரற்ற பிழைகளை அறிமுகப்படுத்தலாம் (பெரும்பாலும் சத்தம் உரை என்று குறிப்பிடப்படுகிறது). முக்கிய தேடல் தொழில்நுட்பங்கள் போன்ற எழுத்து சரங்களை வெறுமனே பொருத்துவதை விட, சொற்களின் உண்மையான அர்த்தங்களையும் அவற்றின் அடிப்படை கருத்துகளையும் பெற உதவும் வகையில், சொல் உணர்வு குறைபாடு (டபிள்யூ. எஸ். டி) மற்றும் பிற நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் ஒரு கருத்துத் தேடல் இந்த சவால்களை சமாளிக்க முடியும். அணுகுமுறைகள் பொதுவாக, தகவல் மீட்டெடுப்பு ஆராய்ச்சி மற்றும் தொழில்நுட்பத்தை இரண்டு பரந்த பிரிவுகளாகப் பிரிக்கலாம்ஃ சொற்பொருள் மற்றும் புள்ளிவிவரம். சொற்பொருள் பிரிவில் வரும் தகவல் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகள் ஒரு மனித பயனர் வழங்கும் இயற்கையான மொழி உரையின் ஓரளவு சொற்பொருள் மற்றும் சொற்பொருள் பகுப்பாய்வை செயல்படுத்த முயற்சிக்கும் (மேலும் கணக்கீட்டு மொழியியலைப் பார்க்கவும்). புள்ளியியல் பிரிவில் வரும் அமைப்புகள் அவை வினவலுடன் எவ்வளவு நெருக்கமாக பொருந்துகின்றன என்பதற்கான புள்ளியியல் நடவடிக்கைகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளைக் காணும். இருப்பினும், சொற்பொருள் பிரிவில் உள்ள அமைப்புகள் பெரும்பாலும் தகவல்களைக் கண்டறிந்து மீட்டெடுக்க புள்ளிவிவர முறைகளை நம்பியுள்ளன. சொற்பொருள் செயலாக்க திறன்களுடன் தகவல் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளை வழங்குவதற்கான முயற்சிகள் அடிப்படையில் மூன்று அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தியுள்ளனஃ துணை கட்டமைப்புகள் உள்ளூர் இணை நிகழ்வு புள்ளிவிவரங்கள் உருமாற்ற நுட்பங்கள் (குறிப்பாக மேட்ரிக்ஸ் சிதைவுகள்) துணை கட்டமைப்புகள் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) ஆகியவற்றை அடிப்படையாகக் கொண்ட பல்வேறு நுட்பங்கள் சொற்பொருள் செயலாக்கத்திற்கு பயன்படுத்தப்பட்டுள்ளன, அவற்றில் பெரும்பாலானவை கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியம் மற்றும் ஆன்டாலஜி போன்ற துணை கட்டமைப்புகளின் பயன்பாட்டை நம்பியுள்ளன. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியங்கள் (அகராதிகள் மற்றும் தெஸௌரி) மற்றும் ஆன்டாலஜிகள் பரந்த சொற்கள், குறுகிய சொற்கள் மற்றும் தொடர்புடைய சொற்களை கேள்விகளில் இணைக்க அனுமதிக்கின்றன. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியங்கள் பூலியன் முக்கிய சொல் வினவல்களின் சில கடுமையான கட்டுப்பாடுகளை சமாளிக்க ஒரு வழியாகும். பல ஆண்டுகளாக, வேர்ட்நெட்டின் பெரிய ஒத்த சொற்கள் போன்ற பொது ஆர்வத்தின் கூடுதல் துணை கட்டமைப்புகள் கட்டப்பட்டுள்ளன. வேர்ட்நெட் போன்ற துணை கட்டமைப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட கருத்துத் தேடல், மீட்டெடுப்பு மாதிரிகள் மற்றும் பாரம்பரிய தகவல் மீட்டெடுப்பின் தரவு கட்டமைப்புகளை மீண்டும் பயன்படுத்துவதன் மூலம் திறம்பட செயல்படுத்தப்படலாம் என்று காட்டப்பட்டது. பிற்கால அணுகுமுறைகள் சொற்பொருள் கட்டமைப்புகளின் வரம்பை விரிவுபடுத்த இலக்கணத்தை செயல்படுத்தியுள்ளன. ஒரு குறிப்பிட்ட களத்திற்குள் கருத்துகளின் தொகுப்புகளைக் குறிக்கும் தரவு மாதிரிகளின் உருவாக்கம் (டொமைன் ஆன்டாலஜிஸ்), மற்றும் சொற்களுக்கு இடையிலான உறவுகளை இணைக்க முடியும், இது சமீபத்திய ஆண்டுகளில் செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளது. கையால் வடிவமைக்கப்பட்ட கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியங்கள் தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் தொடர்புடைய உரை பகுப்பாய்வு செயல்பாடுகளின் செயல்திறன் மற்றும் விரிவாக்கத்திற்கு பங்களிக்கின்றன, ஆனால் தலைப்புகள் குறுகிய வரையறுக்கப்பட்டு சொற்களஞ்சியம் தரப்படுத்தப்படும்போது அவை சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியங்களுக்கு மொழியின் விரைவான பரிணாம வளர்ச்சியைத் தக்கவைக்க விரிவான மனித உள்ளீடு மற்றும் மேற்பார்வை தேவைப்படுகிறது. புதிய சொற்களும் தலைப்புகளும் தொடர்ந்து அறிமுகப்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பதால், வரம்பற்ற தலைப்புகளை உள்ளடக்கிய மற்றும் ஆயிரக்கணக்கான தனித்துவமான சொற்களைக் கொண்ட கட்டமைக்கப்படாத உரையின் வளர்ந்து வரும் தொகுதிகளுக்கு அவை மிகவும் பொருத்தமானவை அல்ல. கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சொற்களஞ்சியங்கள் ஒரு குறிப்பிட்ட நேரத்தில் ஒரு குறிப்பிட்ட உலகக் கண்ணோட்டத்தைப் பிடிக்க வாய்ப்புள்ளது, இது ஒரு குறிப்பிட்ட தலைப்பில் உள்ள கருத்துக்கள் மாறினால் அவற்றை மாற்றுவது கடினம். உள்ளூர் இணை நிகழ்வு புள்ளிவிவரங்கள் இந்த அணுகுமுறையை உள்ளடக்கிய தகவல் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகள் ஒரு ஆவணத்திற்குள் சொற்கள் அல்லது வாக்கியங்களின் நெகிழ் சாளரத்திற்குள் (எடுத்துக்காட்டாக, ± 5 வாக்கியங்கள் அல்லது ± 50 சொற்கள்) சொற்களின் குழுக்கள் ஒன்றாக (இணை நிகழ்வுகள்) தோன்றும் எண்ணிக்கையை கணக்கிடுகின்றன. ஒத்த சூழல்களில் ஒன்றாக நிகழும் சொற்கள் ஒத்த அர்த்தங்களைக் கொண்டுள்ளன என்ற கருத்தை அடிப்படையாகக் கொண்டது. சொற்களின் இணை நிகழ்வைத் தீர்மானிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் சொற்கள் மற்றும் வாக்கியங்களின் நெகிழ் சாளரம் ஒப்பீட்டளவில் சிறியது என்ற பொருளில் இது உள்ளூர். இந்த அணுகுமுறை எளிமையானது, ஆனால் இது உரையின் தொகுப்பில் உள்ள சொற்பொருள் தகவல்களின் ஒரு சிறிய பகுதியை மட்டுமே கைப்பற்றுகிறது. மிகவும் அடிப்படை மட்டத்தில், உரையில் உள்ள தகவல்களில் சுமார் நான்கில் ஒரு பங்கு மட்டுமே உள்ளூர் இயல்புடையது என்பதை பல சோதனைகள் காட்டுகின்றன. கூடுதலாக, மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்க, இந்த முறைக்கு உரையின் உள்ளடக்கத்தைப் பற்றிய முன் அறிவு தேவைப்படுகிறது, இது பெரிய, கட்டமைக்கப்படாத ஆவண சேகரிப்புகளுடன் கடினமாக இருக்கலாம். உருமாற்ற நுட்பங்கள் சொற்பொருள் செயலாக்கத்திற்கான மிகவும் சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறைகளில் சில கணித உருமாற்ற நுட்பங்களின் பயன்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்டவை. மேட்ரிக்ஸ் சிதைவு நுட்பங்கள் மிகவும் வெற்றிகரமாக உள்ளன. சில பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மேட்ரிக்ஸ் சிதைவு நுட்பங்களில் பின்வருவன அடங்கும்ஃ சுயாதீன கூறு பகுப்பாய்வு அரை-தனித்த சிதைவு எதிர்மறை மேட்ரிக்ஸ் காரணிமயமாக்கல் ஒற்றை மதிப்பு சிதைவு மேட்ரிக்ஸ் சிதைவு நுட்பங்கள் தரவு-உந்துதல் ஆகும், இது துணை கட்டமைப்புகளுடன் தொடர்புடைய பல குறைபாடுகளைத் தவிர்க்கிறது. அவை இயற்கையில் உலகளாவியவை, அதாவது அவை உள்ளூர் இணை நிகழ்வு புள்ளிவிவரங்களின் அடிப்படையில் நுட்பங்களை விட மிகவும் வலுவான தகவல் பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் சொற்பொருள் தகவல்களை பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் திறன் கொண்டவை. சுயாதீன கூறு பகுப்பாய்வு என்பது தானியங்கி பாணியில் அரிதான பிரதிநிதித்துவங்களை உருவாக்கும் ஒரு நுட்பமாகும், மேலும் அரை-தனித்துவமான மற்றும் எதிர்மறை அல்லாத மேட்ரிக்ஸ் அணுகுமுறைகள் கணக்கீட்டு சிக்கலைக் குறைப்பதற்காக பிரதிநிதித்துவத்தின் துல்லியத்தை தியாகம் செய்கின்றன. ஒற்றை மதிப்பு சிதைவு (எஸ். வி. டி) முதன்முதலில் 1980 களின் பிற்பகுதியில் பெல் ஆய்வகத்தில் உரையில் பயன்படுத்தப்பட்டது. உரையின் தொகுப்பில் மறைந்திருக்கும் சொற்பொருள் பொருளைக் கண்டுபிடிக்கும் திறன் இருப்பதால் இது மறைந்த சொற்பொருள் குறியீட்டு (எல்எஸ்ஐ) எனப்படும் நுட்பத்திற்கான அடித்தளமாக பயன்படுத்தப்பட்டது. ஆரம்பத்தில், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளுடன் வேலை செய்யத் தேவையான வளத் தேவைகள் காரணமாக எஸ். வி. டி மெதுவாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டது. இருப்பினும், அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறனில் முந்தைய சவால்கள் சமாளிக்கப்பட்டுள்ளதால், சமீபத்திய ஆண்டுகளில் எல்எஸ்ஐ பயன்பாடு கணிசமாக விரிவடைந்துள்ளது. கூட திறந்த மூல. எல்எஸ்ஐ பல்வேறு தகவல் மீட்டெடுப்பு மற்றும் உரை செயலாக்க பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது, இருப்பினும் அதன் முதன்மை பயன்பாடு கருத்து தேடல் மற்றும் தானியங்கி ஆவண வகைப்படுத்தலுக்காக உள்ளது. மின் கண்டுபிடிப்பைப் பயன்படுத்துகிறது-மின்னணு ஆவணக் கண்டுபிடிப்புக்கு (ஈடிடி அல்லது மின் கண்டுபிடிப்பு) கருத்து அடிப்படையிலான தேடல் தொழில்நுட்பங்கள் பெருகிய முறையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது நிறுவனங்களுக்கு வழக்குக்குத் தயாராவதற்கு உதவுகிறது. மின் கண்டுபிடிப்பில், கருத்தியல் அடிப்படையில் கட்டமைக்கப்படாத உரையின் பெரிய தொகுப்புகளை தொகுத்தல், வகைப்படுத்துதல் மற்றும் தேடுவதற்கான திறன் பாரம்பரிய நேரியல் மதிப்பாய்வு நுட்பங்களை விட மிகவும் திறமையானது. கருத்து அடிப்படையிலான தேடல் ஒரு நம்பகமான மற்றும் திறமையான தேடல் முறையாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்டு வருகிறது, இது முக்கிய சொல் அல்லது பூலியன் தேடல்களை விட பொருத்தமான முடிவுகளை உருவாக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது. எண்டர்பிரைஸ் தேடல் மற்றும் எண்டர்பிரைஸ் உள்ளடக்க மேலாண்மை (ஈசிஎம்)-கருத்து தேடல் தொழில்நுட்பங்கள் நிறுவன தேடலில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. நிறுவனத்திற்குள் தகவல்களின் அளவு வளரும்போது, கருத்தியல் அடிப்படையில் கட்டமைக்கப்படாத உரையின் பெரிய தொகுப்புகளை தொகுத்தல், வகைப்படுத்துதல் மற்றும் தேடும் திறன் இன்றியமையாததாகிவிட்டது. தொழில் வல்லுநர்கள் தங்கள் நேரத்தின் 30 சதவீதத்தை தகவல்களைத் தேடுவதற்கும், மீட்டெடுப்பதற்கும், நிர்வகிப்பதற்கும் செலவிடுகிறார்கள் என்று 2004 ஆம் ஆண்டில் கார்ட்னர் குழு மதிப்பிட்டது. தகவல் தேடுவதற்கும் ஏற்கனவே உள்ள ஆவணங்களை நகலெடுப்பதற்கும் ஊழியர்கள் செலவழிக்கும் நேரத்தைக் குறைப்பதன் மூலம் 2,000 ஊழியர்களைக் கொண்ட ஒரு நிறுவனம் ஆண்டுக்கு 30 மில்லியன் டாலர் வரை சேமிக்க முடியும் என்று ஆராய்ச்சி நிறுவனமான ஐடிசி கண்டறிந்துள்ளது. உள்ளடக்க அடிப்படையிலான பட மீட்டெடுப்பு (சிபிஐஆர்)-பெரிய காட்சி கார்போராவிலிருந்து டிஜிட்டல் மயமாக்கப்பட்ட படங்கள் மற்றும் வீடியோவின் சொற்பொருள் மீட்டெடுப்புக்கு உள்ளடக்க அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. சொற்பொருள் சிக்கலை தீர்ப்பதற்கான ஆரம்பகால உள்ளடக்க அடிப்படையிலான பட மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளில் ஒன்று இமேஜ்ஸ்கேப் தேடுபொறி ஆகும். இந்த அமைப்பில், பயனர் வானம், மரங்கள், நீர் போன்ற பல காட்சி பொருட்களுக்கு நேரடி வினவல்களைச் செய்யலாம். கீஃப்ரேம்களைப் பயன்படுத்தி பத்து மில்லியனுக்கும் அதிகமான படங்கள் மற்றும் வீடியோக்களைக் கொண்ட WWW குறியீட்டில் இடஞ்சார்ந்த ஐகான்களைப் பயன்படுத்துதல். வகைப்பாட்டில் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் குறைப்பதற்கான சிறந்த அம்சங்களைத் தீர்மானிக்க இந்த அமைப்பு தகவல் கோட்பாட்டைப் பயன்படுத்தியது. சி. பி. ஐ. ஆர் தொடர்பாக சொற்பொருள் இடைவெளி பெரும்பாலும் குறிப்பிடப்படுகிறது. சொற்பொருள் இடைவெளி என்பது காட்சி தரவுகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கக்கூடிய தகவல்களுக்கும், கொடுக்கப்பட்ட சூழ்நிலையில் ஒரு பயனருக்கு அதே தரவு கொண்டிருக்கும் விளக்கத்திற்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறிக்கிறது. மல்டிமீடியா தகவல் மீட்டெடுப்பு குறித்த ஏ. சி. எம். சி. ஐ. ஜி. எம். எம் பட்டறை சி. பி. ஐ. ஆரின் ஆய்வுகளுக்கு அர்ப்பணிக்கப்பட்டுள்ளது. மல்டிமீடியா மற்றும் வெளியீடு-பல்வேறு கட்டமைக்கப்படாத மூலங்களிலிருந்து வரும் செய்திகள், தொழில்நுட்ப தகவல்கள் மற்றும் பொருள் நிபுணத்துவத்திற்கான அணுகலை பயனர்களுக்கு வழங்க மல்டிமீடியா மற்றும் வெளியீட்டு தொழில்களால் கருத்து தேடல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. உரை சிறுகுறிப்புகள் இல்லாதபோது அல்லது முழுமையடையாதபோது மல்டிமீடியா தகவல் மீட்டெடுப்புக்கான (எம். ஐ. ஆர்) உள்ளடக்க அடிப்படையிலான முறைகள் குறிப்பாக முக்கியமானவை. டிஜிட்டல் நூலகங்கள் மற்றும் காப்பகங்கள்-டிஜிட்டல் நூலகங்கள் மற்றும் டிஜிட்டல் காப்பகங்களில் உள்ள படங்கள், வீடியோக்கள், இசை மற்றும் உரை உருப்படிகள் கருத்துத் தேடல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பெரிய அளவிலான பயனர்களுக்கு (குறிப்பாக இணையத்தில்) அணுகக்கூடிய வகையில் செய்யப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஈபிஎஸ்சிஓ பப்ளிஷிங் உருவாக்கிய வணிக தகவல் கண்காணிப்பு மற்றும் எச்சரிக்கை தயாரிப்பான எக்ஸிகியூட்டிவ் டெய்லி பிரிஃப் (ஈடிபி), பரந்த அளவிலான வணிக உள்ளடக்கங்களைக் கொண்ட டிஜிட்டல் நூலகத்திற்கான அணுகலை கார்ப்பரேட் இறுதி பயனர்களுக்கு வழங்க கருத்து தேடல் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இதேபோல், இசை மரபணு திட்டம் பண்டோராவை உருவாக்கியது, இது தனிப்பட்ட இசை நூலகங்கள் அல்லது மெய்நிகர் வானொலி நிலையங்களை தன்னிச்சையாக உருவாக்க கருத்து தேடலைப் பயன்படுத்துகிறது. மரபணு தகவல் மீட்டெடுப்பு (ஜி. ஐ. ஆர்)-மரபணு தகவல் மீட்டெடுப்பு (ஜி. ஐ. ஆர்) அறிவியல் இலக்கியத்தின் தெளிவின்மைகளை சமாளிக்க மரபணு இலக்கிய தரவுத்தளங்களில் பயன்படுத்தப்படும் கருத்து தேடல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. மனித வளப் பணியாளர்கள் மற்றும் ஆட்சேர்ப்பு-பல மனித வளப் பணியாளர்கள் மற்றும் ஆட்சேர்ப்பு நிறுவனங்கள் மிகவும் பொருத்தமான விண்ணப்பத் தேடல் முடிவுகளைத் தயாரிக்க கருத்துத் தேடல் தொழில்நுட்பங்களை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளன, அவை தளர்வாக தொடர்புடைய முக்கிய வார்த்தைகளை விட மிகவும் துல்லியமான மற்றும் பொருத்தமான விண்ணப்பத் தேர்வை வழங்குகின்றன. பயனுள்ள தேடல் ஒரு கருத்துத் தேடலின் செயல்திறன் தேடப்படும் தரவுத்தொகுப்பு மற்றும் வினவல்களைச் செயலாக்கவும் முடிவுகளைக் காட்டவும் பயன்படுத்தப்படும் தேடுபொறி உள்ளிட்ட பல்வேறு கூறுகளைப் பொறுத்தது. இருப்பினும், பெரும்பாலான கருத்து தேடுபொறிகள் சில வகையான வினவல்களுக்கு சிறப்பாக செயல்படுகின்றனஃ பயனுள்ள வினவல்கள் நோக்கம் கொண்ட கருத்துக்களை போதுமான அளவு வெளிப்படுத்த போதுமான உரையைக் கொண்டுள்ளன. பயனுள்ள கேள்விகளில் முழு வாக்கியங்கள், பத்திகள் அல்லது முழு ஆவணங்களும் இருக்கலாம். ஒரு சில சொற்களைக் கொண்ட கேள்விகள் மிகவும் பொருத்தமான முடிவுகளைத் தர வாய்ப்பில்லை. பயனுள்ள வினவல்களில் தேடலின் பொருள் அல்லாத வினவலில் கருத்துக்கள் சேர்க்கப்படுவதில்லை. ஒரு வினவலில் தொடர்பில்லாத பல கருத்துக்களைச் சேர்ப்பது முடிவு உருப்படிகளின் பொருத்தத்தை எதிர்மறையாக பாதிக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, மிசிசிப்பி ஆற்றில் படகு சவாரி பற்றிய தகவல்களைத் தேடுவது 1967 ஆம் ஆண்டில் கோடையின் நடுப்பகுதியில் ஒரு மழை நாளில் மிசிசிப்பி ஆற்றில் படகு சவாரி செய்வதற்கான தேடலை விட பொருத்தமான முடிவுகளைத் தரும். பயனுள்ள கேள்விகள் தேடப்படும் ஆவணங்களைப் போன்ற பாணியில் முழு உரை, இயற்கையான மொழி பாணியில் வெளிப்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, தேடப்படும் தரவுத்தொகுப்பு மேம்பட்ட, கல்லூரி அளவிலான அறிவியல் நூல்களால் ஆனதாக இருந்தால், ஒரு அறிமுக அறிவியல் பாடப்புத்தகத்தின் பகுதிகளைக் கொண்ட வினவல்களைப் பயன்படுத்துவது கருத்துத் தேடலுக்கு அவ்வளவு பயனுள்ளதாக இருக்காது. வினவல் நடத்தப்படும் பொருட்களின் ஒட்டுமொத்த கருத்துக்கள், பாணிகள் மற்றும் மொழியை சிறப்பாக பிரதிநிதித்துவப்படுத்தும் கணிசமான வினவல்கள் பொதுவாக மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். அனைத்து தேடல் உத்திகளைப் போலவே, அனுபவம் வாய்ந்த தேடுபவர்கள் பொதுவாக பல தேடல்கள் மூலம் தங்கள் வினவல்களைச் செம்மைப்படுத்துகிறார்கள், கருத்தியல் ரீதியாக பொருத்தமான முடிவுகளைப் பெற ஒரு ஆரம்ப விதை வினவலில் தொடங்கி, பின்னர் அதிக பொருத்தமான முடிவுகளுக்கு கூடுதல் வினவல்களை உருவாக்க மற்றும்/அல்லது செம்மைப்படுத்த பயன்படுத்தப்படலாம். தேடுபொறியைப் பொறுத்து, முடிவு ஆவணங்களில் காணப்படும் வினவல் கருத்துக்களைப் பயன்படுத்துவது ஒரு ஆவணத்தைத் தேர்ந்தெடுப்பது மற்றும் கண்டுபிடிப்பது போன்ற செயல்பாட்டைச் செய்வது போன்ற எளிதானது. முடிவு பொருத்தத்தை மேம்படுத்த விதிமுறைகளையும் கருத்துகளையும் சேர்ப்பதன் மூலம் ஒரு வினவலை மாற்றுவது வினவல் விரிவாக்கம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. கருத்தியல் தொடர்பான சொற்களுடன் கேள்விகளை விரிவுபடுத்த வேர்ட்நெட் போன்ற ஆன்டாலஜிகளின் பயன்பாடு ஆய்வு செய்யப்பட்டுள்ளது. பொருத்தமான பின்னூட்டம் என்பது பயனர்கள் தங்கள் வினவல்களுக்குத் திரும்பிய முடிவுகள் அவர்களின் தகவல் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்கிறதா என்பதைத் தீர்மானிக்க உதவும் ஒரு அம்சமாகும். வேறு வார்த்தைகளில் கூறுவதானால், ஒரு தகவல் தேவையுடன் தொடர்புடைய பொருத்தப்பாடு மதிப்பிடப்படுகிறது, ஒரு வினவல் அல்ல. ஒரு ஆவணம் கூறப்பட்ட தகவல் தேவையை நிவர்த்தி செய்தால் பொருத்தமானது, அது வினவலில் உள்ள அனைத்து சொற்களையும் கொண்டிருப்பதால் அல்ல. இறுதி முடிவு தொகுப்பை மேம்படுத்துவதற்காக மீட்டெடுப்பு செயல்பாட்டில் பயனர்களை ஈடுபடுத்த இது ஒரு வழியாகும். பயனர்கள் தங்கள் இறுதி முடிவுகளின் தரத்தை மேம்படுத்த தங்கள் ஆரம்ப முடிவுகளின் அடிப்படையில் தங்கள் வினவல்களைச் செம்மைப்படுத்தலாம். பொதுவாக, கருத்து தேடல் பொருத்தமானது வினவலில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட கருத்துகளுக்கும் வினவலுக்காக திரும்பிய முடிவுகளில் உள்ள கருத்துகளுக்கும் இடையிலான ஒற்றுமையின் அளவைக் குறிக்கிறது. முடிவுகளில் உள்ள கருத்துக்கள் வினவலில் உள்ள கருத்துக்களுடன் எவ்வளவு ஒத்திருக்கின்றனவோ, முடிவுகள் அவ்வளவு பொருத்தமானதாகக் கருதப்படுகின்றன. முடிவுகள் வழக்கமாக தரவரிசைப்படுத்தப்பட்டு பொருத்தத்தின் அடிப்படையில் வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன, இதனால் மிகவும் பொருத்தமான முடிவுகள் முடிவுகளின் பட்டியலில் முதலிடத்தில் இருக்கும் மற்றும் குறைந்த பொருத்தமான முடிவுகள் பட்டியலின் கீழே இருக்கும். முடிவுகளின் பொருத்தத்தை மேம்படுத்துவதில் பொருத்தமான பின்னூட்டம் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்று நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு கருத்து தேடல் முக்கியமான முடிவு உருப்படிகளைக் காணவில்லை என்ற அபாயத்தைக் குறைக்கிறது, ஏனெனில் வினவலில் உள்ள கருத்துகளுடன் தொடர்புடைய அனைத்து உருப்படிகளும் வினவலில் பயன்படுத்தப்பட்ட அதே சொற்களைக் கொண்டிருந்தாலும் இல்லாவிட்டாலும் திருப்பித் தரப்படும். தரவரிசைப்படுத்தல் என்பது எந்தவொரு நவீன தகவல் மீட்டெடுப்பு முறையின் ஒரு பகுதியாக தொடர்ந்து இருக்கும். இருப்பினும், பன்முகத் தரவு, அளவு மற்றும் பாரம்பரியமற்ற சொற்பொழிவு வகைகளின் சிக்கல்கள் உரையில் பிரதிபலிக்கின்றன, மேலும் தேடுபொறிகள் பெருகிய முறையில் சிக்கலான தகவல் மேலாண்மை செயல்முறைகளின் ஒருங்கிணைந்த கூறுகளாக இருக்கும், தனித்தனி அமைப்புகள் மட்டுமல்ல, ஒரு வினவலுக்கு புதிய வகையான கணினி பதில்கள் தேவைப்படும். எடுத்துக்காட்டாக, தரவரிசைப் பட்டியல்களில் உள்ள சிக்கல்களில் ஒன்று, அவை சில விளைவு உருப்படிகளுக்கு இடையில் இருக்கும் உறவுகளை வெளிப்படுத்தாமல் போகலாம். ஒரு கருத்து தேடுபொறி முடிவு உருப்படிகளை மதிப்பிடுவதற்கான வழிகாட்டுதல்கள் வினவல் அறிக்கைகளில் உள்ள கருத்துக்களால் வெளிப்படுத்தப்படும் தகவல்களுக்கு பொருத்தமானதாக இருக்க வேண்டும், முடிவு உருப்படிகளால் பயன்படுத்தப்படும் சொற்கள் வினவலில் பயன்படுத்தப்படும் சொற்களிலிருந்து வேறுபட்டிருந்தாலும் கூட. முடிவு உருப்படிகள் பொருத்தத்தின் அடிப்படையில் வரிசைப்படுத்தப்பட்டு தரவரிசைப்படுத்தப்பட வேண்டும். பொருத்தமான முடிவு உருப்படிகள் விரைவாக கண்டுபிடிக்கப்பட்டு காட்டப்பட வேண்டும். சிக்கலான கேள்விகள் கூட பொருத்தமான முடிவுகளை மிகவும் விரைவாக வழங்க வேண்டும். வினவலின் நீளம் நிர்ணயிக்கப்படாததாக இருக்க வேண்டும், அதாவது, ஒரு வினவல் தேவை என்று கருதப்படும் வரை இருக்கலாம். ஒரு வாக்கியம், ஒரு பத்தி அல்லது ஒரு முழு ஆவணத்தையும் கூட ஒரு வினவலாக சமர்ப்பிக்கலாம். ஒரு கருத்து வினவலுக்கு எந்த சிறப்பு அல்லது சிக்கலான தொடரியல் தேவையில்லை. வினவலில் உள்ள கருத்துக்கள் எந்த சிறப்பு விதிகளையும் பயன்படுத்தாமல் தெளிவாகவும் முக்கியமாகவும் வெளிப்படுத்தப்படலாம். கருத்துக்கள், முக்கிய வார்த்தைகள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவைப் பயன்படுத்தி ஒருங்கிணைந்த வினவல்கள் அனுமதிக்கப்பட வேண்டும். விளைவு உருப்படிகளின் தொடர்புடைய பகுதிகள் வெறுமனே உருப்படியைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், ஒத்த உருப்படிகளைக் கண்டுபிடிக்க தேடுபொறிக்குச் சொல்வதன் மூலமும் வினவல் உரையாகப் பயன்படுத்தப்பட வேண்டும். கேள்வி கேட்கத் தயாராக உள்ள குறியீடுகள் ஒப்பீட்டளவில் விரைவாக உருவாக்கப்பட வேண்டும். தேடுபொறி ஒருங்கிணைந்த தேடல்களைச் செய்யும் திறன் கொண்டதாக இருக்க வேண்டும். ஃபெடரேட்டட் தேடல் தகவல்களுக்கான பல தரவு ஆதாரங்களை ஒரே நேரத்தில் தேடுவதற்கு கருத்து வினவல்களைப் பயன்படுத்த உதவுகிறது, பின்னர் அவை ஒன்றிணைக்கப்பட்டு, வரிசைப்படுத்தப்பட்டு, முடிவுகளில் காட்டப்படுகின்றன. வினவல் உரையிலோ அல்லது தேடப்படும் தரவுத் தொகுப்பின் உரையிலோ தவறாக எழுதப்பட்ட சொற்கள், அச்சுக்கலை பிழைகள் அல்லது ஓ. சி. ஆர் ஸ்கேனிங் பிழைகள் ஆகியவற்றால் ஒரு கருத்துத் தேடல் பாதிக்கப்படக்கூடாது. மாநாடுகள் மற்றும் மன்றங்கள் முறைப்படுத்தப்பட்ட தேடுபொறி மதிப்பீடு பல ஆண்டுகளாக நடந்து வருகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, உரை மீட்டெடுப்பு முறைகளின் பெரிய அளவிலான மதிப்பீட்டிற்குத் தேவையான உள்கட்டமைப்பை வழங்குவதன் மூலம் தகவல் மீட்டெடுப்பு சமூகத்திற்குள் ஆராய்ச்சியை ஆதரிப்பதற்காக உரை மீட்டெடுப்பு மாநாடு (டி. ஆர். இ. சி) 1992 இல் தொடங்கப்பட்டது. இன்றைய வணிக தேடுபொறிகளில் பெரும்பாலானவை TREC இல் முதன்முதலில் உருவாக்கப்பட்ட தொழில்நுட்பத்தை உள்ளடக்கியது. 1997 ஆம் ஆண்டில், ஐ. ஆர் அமைப்புகளுக்கான தேசிய தகவல் தொழில்நுட்ப சோதனை சேகரிப்பு நிறுவனம் (என். டி. சி. ஐ. ஆர்) என்று அழைக்கப்படும் டி. ஆர். இ. சியின் ஜப்பானிய எதிர் நிறுவனம் தொடங்கப்பட்டது. தகவல் மீட்டெடுப்பு, கேள்வி பதில், தானியங்கி சுருக்கம் போன்றவற்றில் ஆராய்ச்சிக்காக என். டி. சி. ஐ. ஆர் தொடர்ச்சியான மதிப்பீட்டு பட்டறைகளை நடத்துகிறது. பன்மொழி தகவல் அணுகலில் ஆராய்ச்சிக்கு உதவுவதற்காக குறுக்கு மொழி மதிப்பீட்டு மன்றம் (சி. எல். இ. எஃப்) என்று அழைக்கப்படும் ஒரு ஐரோப்பிய தொடர் பட்டறைகள் 2001 இல் தொடங்கப்பட்டன. 2002 ஆம் ஆண்டில், உள்ளடக்கம் சார்ந்த எக்ஸ்எம்எல் மீட்டெடுப்பு அமைப்புகளின் மதிப்பீட்டிற்காக எக்ஸ்எம்எல் மீட்டெடுப்பு மதிப்பீட்டிற்கான முன்முயற்சி (ஐ. என். இ. எக்ஸ்) நிறுவப்பட்டது. துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரல் ஆகியவை தகவல் மீட்டெடுப்பு முறைகளை மதிப்பிடுவதற்கான பாரம்பரிய செயல்திறன் நடவடிக்கைகளில் இரண்டு ஆகும். துல்லியம் என்பது பயனரின் தகவல் தேவைக்கு பொருத்தமான மீட்டெடுக்கப்பட்ட முடிவு ஆவணங்களின் பகுதியாகும். நினைவுகூரல் என்பது முழு சேகரிப்பிலும் தொடர்புடைய ஆவணங்களின் பகுதியாகும், அவை விளைவாக ஆவணங்களாக திருப்பித் தரப்படுகின்றன. தேடுபொறி சோதனை மற்றும் மதிப்பீட்டிற்குப் பயன்படுத்தப்படும் பட்டறைகள் மற்றும் பொதுவில் கிடைக்கக்கூடிய சோதனை சேகரிப்புகள் தகவல் எவ்வாறு நிர்வகிக்கப்படுகிறது மற்றும் மீட்டெடுக்கப்படுகிறது என்பதற்கான கணிசமான நுண்ணறிவுகளை வழங்கியிருந்தாலும், இந்தத் துறை மக்கள் மற்றும் நிறுவனங்கள் தகவல்களைக் கண்டுபிடிப்பதிலும், நிர்வகிப்பதிலும், பயன்படுத்துவதிலும் எதிர்கொள்ளும் சவால்களின் மேற்பரப்பை மட்டுமே கீறியுள்ளது. இன்று மக்கள் தங்களுக்குக் கிடைக்கும் தகவல் கருவிகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துகிறார்கள் என்பது பற்றிய அறிவியல் தரவு இன்னும் முழுமையடையவில்லை, ஏனெனில் சோதனை ஆராய்ச்சி முறைகள் மாற்றத்தின் விரைவான வேகத்தைத் தக்கவைக்க முடியவில்லை. சூழல் சார்ந்த தேடல், தனிப்பட்ட தகவல் மேலாண்மை, தகவல் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் பணி ஆதரவு போன்ற பல சவால்கள் இன்னும் தீர்க்கப்பட வேண்டும். மேலும் காண்க தோராயமான சரம் பொருந்தும் கூட்டு-கால செயல்முறை சுரங்க தகவல் பிரித்தெடுத்தல் மறைமுக சொற்பொருள் நெட்வொர்க் சொற்பொருள் தேடல் சொற்பொருள் வலை புள்ளியியல் சொற்பொருள் உரை சுரங்க குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் உரை மீட்டெடுப்பு மாநாடு (டி. ஆர். இ. சி), என். ஐ. எஸ். டி என். ஐ. ஐ சோதனை படுக்கைகள் மற்றும் தகவல் அணுகல் ஆராய்ச்சிக்கான சமூகம் (என். டி. சி. ஐ. ஆர்), தேசிய தகவல் நிறுவனம், டோக்கியோ குறுக்கு மொழி கல்வி மற்றும் செயல்பாடு (சி. எல். இ. எஃப்) (எக்ஸ். எம். எல் மீட்டெடுப்பின் மதிப்பீட்டிற்கான முன்முயற்சி), டியூஸ்பர்க் பல்கலைக்கழகம்-எசன் ஐ. என். இ. எக்ஸ் (எக்ஸ். எம். எல் மீட்டெடுப்பின் மதிப்பீட்டிற்கான முன்முயற்சி), டியூஸ்பர்க் பல்கலைக்கழகம் (காப்பகப்படுத்தப்பட்ட 2007) தகவல் மீட்டெடுப்பு