Concept search
تصور کی تلاش (یا تصوراتی تلاش) ایک خودکار معلومات کی بازیافت کا طریقہ ہے جو الیکٹرانک طور پر ذخیرہ شدہ غیر ساختہ متن (مثال کے طور پر، ڈیجیٹل آرکائیوز، ای میل، سائنسی ادب وغیرہ) کو تلاش کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ایسی معلومات کے لیے جو تصوراتی طور پر تلاش کے استفسار میں فراہم کردہ معلومات سے ملتی جلتی ہو۔ دوسرے لفظوں میں، تصور تلاش کے استفسار کے جواب میں حاصل کردہ معلومات میں ظاہر کردہ خیالات استفسار کے متن میں موجود خیالات سے متعلق ہیں۔ متن کے بڑے، غیر ساختہ ڈیجیٹل مجموعوں سے نمٹنے کے دوران کلاسیکی بولین مطلوبہ الفاظ کی تلاش کی ٹیکنالوجیز کی طرف سے عائد کردہ حدود کی وجہ سے ترقیاتی تصور کی تلاش کی تکنیکیں تیار کی گئیں۔ مطلوبہ الفاظ کی تلاش اکثر ایسے نتائج واپس کرتی ہے جس میں بہت سی غیر متعلقہ آئٹمز (غلط مثبت) شامل ہوتی ہیں یا جو مترادف اور پولیسیمی کے اثرات کی وجہ سے بہت زیادہ متعلقہ آئٹمز (غلط منفی) کو خارج کرتی ہیں۔ مترادف کا مطلب یہ ہے کہ ایک ہی زبان میں دو یا زیادہ الفاظ میں سے ایک کا ایک ہی معنی ہوتا ہے، اور پولیسیمی کا مطلب یہ ہے کہ بہت سے انفرادی الفاظ کے ایک سے زیادہ معنی ہوتے ہیں۔ پولیسیمی ان تمام کمپیوٹر سسٹمز کے لیے ایک بڑی رکاوٹ ہے جو انسانی زبان سے نمٹنے کی کوشش کرتے ہیں۔ انگریزی میں، سب سے زیادہ استعمال ہونے والی اصطلاحات کے کئی مشترکہ معنی ہیں۔ مثال کے طور پر، لفظ آگ کا مطلب ہو سکتا ہے: دہن کی سرگرمی ؛ ملازمت کو ختم کرنا ؛ لانچ کرنا، یا حوصلہ افزائی کرنا (جیسے آگ میں)۔ انگریزی میں 200 سب سے زیادہ کثیر اصطلاحات کے لیے، عام فعل کے بارہ سے زیادہ عام معنی یا حواس ہوتے ہیں۔ اس سیٹ کے عام اسم میں آٹھ سے زیادہ عام حواس ہیں۔ انگریزی میں 2000 سب سے زیادہ کثیر اصطلاحات کے لیے، عام فعل میں آٹھ سے زیادہ عام حواس ہوتے ہیں اور عام اسم میں پانچ سے زیادہ ہوتے ہیں۔ کثیر الجہتی اور مترادفات کے مسائل کے علاوہ، مطلوبہ الفاظ کی تلاش نادانستہ طور پر غلط ہجے والے الفاظ کے ساتھ ساتھ الفاظ کے تنوں (یا جڑوں) پر تغیرات کو بھی خارج کر سکتی ہے (مثال کے طور پر، ہڑتال بمقابلہ مارنا)۔ مطلوبہ الفاظ کی تلاش آپٹیکل کریکٹر ریکگنیشن (او سی آر) اسکیننگ کے عمل کے ذریعے متعارف کرائی گئی غلطیوں کے لیے بھی حساس ہوتی ہے، جو اسکیننگ کے عمل کے دوران دستاویزات کے متن میں بے ترتیب غلطیاں متعارف کراسکتی ہیں (جسے اکثر شور والا متن کہا جاتا ہے)۔ ایک تصور کی تلاش الفاظ کے حقیقی معنی اور ان کے بنیادی تصورات کو حاصل کرنے میں مدد کرنے کے لیے لفظ احساس ابہام (ڈبلیو ایس ڈی)، اور دیگر تکنیکوں کو استعمال کرکے ان چیلنجوں پر قابو پا سکتی ہے، بجائے اس کے کہ مطلوبہ الفاظ کی تلاش کی ٹیکنالوجیز جیسے کردار کے تاروں کو ملا کر۔ نقطہ نظر عام طور پر، معلومات کی بازیافت کی تحقیق اور ٹیکنالوجی کو دو وسیع زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: الفاظ اور شماریاتی۔ معلومات کی بازیافت کے نظام جو الفاظ کے زمرے میں آتے ہیں وہ قدرتی زبان کے متن کے کچھ حد تک نحو اور الفاظ کے تجزیے کو نافذ کرنے کی کوشش کریں گے جو ایک انسانی صارف فراہم کرے گا (کمپیوٹیشنل لسانیات بھی دیکھیں)۔ شماریاتی زمرے میں آنے والے نظام شماریاتی اقدامات کی بنیاد پر نتائج تلاش کریں گے کہ وہ استفسار سے کتنے قریب سے میل کھاتے ہیں۔ تاہم، الفاظ کے زمرے میں موجود نظام بھی اکثر اعداد و شمار کے طریقوں پر انحصار کرتے ہیں تاکہ انہیں معلومات تلاش کرنے اور دوبارہ حاصل کرنے میں مدد ملے۔ سیمنٹک پروسیسنگ کی صلاحیتوں کے ساتھ معلومات کی بازیافت کے نظام کو فراہم کرنے کی کوششوں نے بنیادی طور پر تین طریقوں کا استعمال کیا ہے: معاون ڈھانچے مقامی ہم آہنگی کے اعداد و شمار کی تبدیلی کی تکنیک (خاص طور پر میٹرکس سڑنا) معاون ڈھانچے مصنوعی ذہانت (اے آئی) اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ (این ایل پی) پر مبنی مختلف تکنیکوں کو سیمنٹک پروسیسنگ پر لاگو کیا گیا ہے، اور ان میں سے بیشتر نے معاون ڈھانچوں جیسے کنٹرول شدہ الفاظ اور آنٹولوجیز کے استعمال پر انحصار کیا ہے۔ کنٹرول شدہ الفاظ (لغت اور تھیسوری)، اور آنٹولوجیز وسیع تر اصطلاحات، تنگ اصطلاحات، اور متعلقہ اصطلاحات کو سوالات میں شامل کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ کنٹرول شدہ الفاظ بولین مطلوبہ الفاظ کے سوالات کی کچھ انتہائی شدید رکاوٹوں پر قابو پانے کا ایک طریقہ ہے۔ سالوں کے دوران، عام دلچسپی کے اضافی معاون ڈھانچے، جیسے کہ ورڈ نیٹ کے بڑے مترادف سیٹ، تعمیر کیے گئے ہیں۔ یہ دکھایا گیا کہ ورڈ نیٹ جیسے معاون ڈھانچوں پر مبنی تصور کی تلاش کو کلاسیکی معلومات کی بازیافت کے بازیافت ماڈل اور ڈیٹا ڈھانچے کو دوبارہ استعمال کرکے مؤثر طریقے سے نافذ کیا جا سکتا ہے۔ بعد کے طریقوں نے بامعنی تعمیرات کی حد کو بڑھانے کے لیے گرائمر کو نافذ کیا ہے۔ ڈیٹا ماڈلز کی تخلیق جو ایک مخصوص ڈومین (ڈومین آنٹولوجیز) کے اندر تصورات کے سیٹوں کی نمائندگی کرتی ہے، اور جو شرائط کے درمیان تعلقات کو شامل کر سکتی ہے، حالیہ برسوں میں بھی نافذ کی گئی ہے۔ ہاتھ سے تیار کردہ کنٹرول شدہ الفاظ معلومات کی بازیافت اور متعلقہ متن کے تجزیے کی کارروائیوں کی کارکردگی اور جامعیت میں معاون ہوتے ہیں، لیکن وہ اس وقت بہترین کام کرتے ہیں جب موضوعات کی مختصر وضاحت کی جاتی ہے اور اصطلاحات کو معیاری بنایا جاتا ہے۔ کنٹرول شدہ الفاظ میں زبان کے تیز رفتار ارتقاء کو برقرار رکھنے کے لیے وسیع انسانی ان پٹ اور نگرانی کی ضرورت ہوتی ہے۔ وہ غیر ساختہ متن کی بڑھتی ہوئی مقدار کے لیے بھی موزوں نہیں ہیں جو لامحدود تعداد میں موضوعات کا احاطہ کرتے ہیں اور ہزاروں منفرد اصطلاحات پر مشتمل ہوتے ہیں کیونکہ نئی اصطلاحات اور موضوعات کو مسلسل متعارف کرانے کی ضرورت ہوتی ہے۔ کنٹرول شدہ الفاظ بھی وقت کے ایک مخصوص مقام پر کسی خاص عالمی نقطہ نظر پر قبضہ کرنے کا شکار ہوتے ہیں، جس کی وجہ سے اگر کسی خاص موضوع کے علاقے میں تصورات بدل جاتے ہیں تو ان میں ترمیم کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر کو شامل کرنے والے معلومات کی بازیافت کے نظام کا شمار کسی دستاویز کے اندر اصطلاحات یا جملوں (مثال کے طور پر، ± 5 جملے یا ± 50 الفاظ) کی سلائڈنگ ونڈو کے اندر اصطلاحات کے گروپوں کے ایک ساتھ ظاہر ہونے (شریک ہونے) کی تعداد کو شمار کرتا ہے۔ یہ اس خیال پر مبنی ہے کہ جو الفاظ ایک جیسے سیاق و سباق میں ایک ساتھ آتے ہیں ان کے معنی ایک جیسے ہوتے ہیں۔ یہ اس لحاظ سے مقامی ہے کہ اصطلاحات کی ہم آہنگی کا تعین کرنے کے لیے استعمال ہونے والی اصطلاحات اور جملوں کی سلائڈنگ ونڈو نسبتا چھوٹی ہے۔ یہ نقطہ نظر آسان ہے، لیکن یہ متن کے مجموعے میں موجود لفظی معلومات کے صرف ایک چھوٹے حصے پر قبضہ کرتا ہے۔ انتہائی بنیادی سطح پر، متعدد تجربات سے پتہ چلا ہے کہ متن میں موجود معلومات کا تقریبا صرف ایک چوتھائی حصہ مقامی نوعیت کا ہے۔ اس کے علاوہ، سب سے زیادہ موثر ہونے کے لیے، اس طریقہ کار کے لیے متن کے مواد کے بارے میں پہلے سے علم کی ضرورت ہوتی ہے، جو کہ بڑے، غیر ساختہ دستاویز کے مجموعے کے ساتھ مشکل ہو سکتا ہے۔ سیمنٹک پروسیسنگ کے کچھ انتہائی طاقتور طریقے ریاضیاتی تبدیلی کی تکنیکوں کے استعمال پر مبنی ہیں۔ میٹرکس سڑنے کی تکنیک سب سے زیادہ کامیاب رہی ہیں۔ کچھ وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والی میٹرکس سڑنے کی تکنیکوں میں درج ذیل شامل ہیں: آزاد جزو تجزیہ نیم مجرد سڑنا غیر منفی میٹرکس فیکٹرائزیشن سنگل ویلیو سڑنا میٹرکس سڑنا تکنیک ڈیٹا پر مبنی ہیں، جو معاون ڈھانچوں سے وابستہ بہت سی خرابیوں سے بچتی ہیں۔ وہ عالمی نوعیت کے بھی ہیں، جس کا مطلب ہے کہ وہ مقامی ہم آہنگی کے اعداد و شمار پر مبنی تکنیکوں کے مقابلے میں بہت زیادہ مضبوط معلومات نکالنے اور بامعنی معلومات کی نمائندگی کرنے کے قابل ہیں۔ آزاد اجزاء کا تجزیہ ایک ایسی تکنیک ہے جو خودکار انداز میں کم نمائندگی پیدا کرتی ہے، اور نیم مجرد اور غیر منفی میٹرکس کمپیوٹیشنل پیچیدگی کو کم کرنے کے لیے نمائندگی کی درستگی کی قربانی دیتا ہے۔ سنگلر ویلیو ڈکمپزیشن (ایس وی ڈی) کا اطلاق پہلی بار 1980 کی دہائی کے آخر میں بیل لیبز میں متن پر کیا گیا تھا۔ متن کے مجموعے میں پوشیدہ معنی تلاش کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے اسے لیٹنٹ سیمنٹک انڈیکسنگ (ایل ایس آئی) نامی تکنیک کی بنیاد کے طور پر استعمال کیا جاتا تھا۔ سب سے پہلے، بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کرنے کے لیے درکار وسائل کی ضروریات کی وجہ سے ایس وی ڈی کو اپنانے میں سست روی تھی۔ تاہم، حالیہ برسوں میں ایل ایس آئی کے استعمال میں نمایاں توسیع ہوئی ہے کیونکہ پیمائش اور کارکردگی میں پہلے کے چیلنجوں پر قابو پایا گیا ہے۔ اور یہاں تک کہ اوپن سورس۔ ایل ایس آئی کا استعمال مختلف قسم کی معلومات کی بازیافت اور ٹیکسٹ پروسیسنگ ایپلی کیشنز میں کیا جا رہا ہے، حالانکہ اس کا بنیادی اطلاق تصور کی تلاش اور خودکار دستاویز کی درجہ بندی کے لیے رہا ہے۔ ای-ڈسکوری کا استعمال-الیکٹرانک ڈاکیومنٹ ڈسکوری (ای ڈی ڈی یا ای-ڈسکوری) کے لیے تصور پر مبنی سرچ ٹیکنالوجیز کا تیزی سے استعمال کیا جا رہا ہے تاکہ کاروباری اداروں کو قانونی چارہ جوئی کی تیاری میں مدد ملے۔ ای ڈسکوری میں، تصوراتی بنیاد پر غیر ساختہ متن کے بڑے مجموعوں کو جمع کرنے، درجہ بندی کرنے اور تلاش کرنے کی صلاحیت روایتی لکیری جائزہ لینے کی تکنیکوں کے مقابلے میں بہت زیادہ موثر ہے۔ تصور پر مبنی تلاش کو ایک قابل اعتماد اور موثر تلاش کے طریقہ کار کے طور پر قبول کیا جا رہا ہے جو مطلوبہ الفاظ یا بولین تلاشوں کے مقابلے میں متعلقہ نتائج پیدا کرنے کا زیادہ امکان رکھتا ہے۔ انٹرپرائز سرچ اینڈ انٹرپرائز کنٹینٹ مینجمنٹ (ای سی ایم)-تصور کی تلاش کی ٹیکنالوجیز انٹرپرائز سرچ میں بڑے پیمانے پر استعمال ہو رہی ہیں۔ جیسے جیسے انٹرپرائز کے اندر معلومات کا حجم بڑھتا ہے، تصوراتی بنیاد پر غیر ساختہ متن کے بڑے مجموعوں کو جمع کرنے، درجہ بندی کرنے اور تلاش کرنے کی صلاحیت ضروری ہو گئی ہے۔ 2004 میں گارٹنر گروپ نے اندازہ لگایا کہ پیشہ ور افراد اپنا 30 فیصد وقت معلومات تلاش کرنے، بازیافت کرنے اور ان کا انتظام کرنے میں صرف کرتے ہیں۔ تحقیقی کمپنی آئی ڈی سی نے پایا کہ 2,000 ملازمین والی کارپوریشن ملازمین کے معلومات تلاش کرنے اور موجودہ دستاویزات کی نقل تیار کرنے میں خرچ ہونے والے وقت کو کم کرکے ہر سال 30 ملین ڈالر تک کی بچت کر سکتی ہے۔ مواد پر مبنی تصویری بازیافت (سی بی آئی آر)-بڑے بصری کارپورا سے ڈیجیٹائزڈ تصاویر اور ویڈیو کی بامعنی بازیافت کے لیے مواد پر مبنی طریقوں کا استعمال کیا جا رہا ہے۔ سیمنٹک مسئلے کو حل کرنے کے لیے ابتدائی مواد پر مبنی تصویری بازیافت کے نظام میں سے ایک امیج اسکیپ سرچ انجن تھا۔ اس نظام میں صارف متعدد بصری اشیاء جیسے آسمان، درخت، پانی وغیرہ کے لیے براہ راست سوالات کر سکتا ہے۔ ڈبلیو ڈبلیو ڈبلیو انڈیکس میں مقامی طور پر پوزیشن شدہ شبیہیں استعمال کرنا جس میں کی فریموں کا استعمال کرتے ہوئے ایک کروڑ سے زیادہ تصاویر اور ویڈیوز ہوں۔ درجہ بندی میں غیر یقینی صورتحال کو کم کرنے کے لیے بہترین خصوصیات کا تعین کرنے کے لیے نظام نے انفارمیشن تھیوری کا استعمال کیا۔ بامعنی فرق کا ذکر اکثر سی بی آئی آر کے حوالے سے کیا جاتا ہے۔ سیمنٹک گیپ سے مراد ان معلومات کے درمیان فرق ہے جو بصری ڈیٹا سے نکالی جا سکتی ہیں اور اس تشریح سے جو ایک ہی ڈیٹا کسی دی گئی صورتحال میں صارف کے لیے ہے۔ ملٹی میڈیا انفارمیشن ریٹریول پر اے سی ایم سگم ورکشاپ سی بی آئی آر کے مطالعے کے لیے وقف ہے۔ ملٹی میڈیا اور پبلشنگ-تصور کی تلاش کا استعمال ملٹی میڈیا اور پبلشنگ انڈسٹریز کے ذریعے صارفین کو مختلف غیر ساختہ ذرائع سے آنے والی خبروں، تکنیکی معلومات، اور موضوع کی مہارت تک رسائی فراہم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ملٹی میڈیا انفارمیشن ریٹریول (ایم آئی آر) کے لیے مواد پر مبنی طریقے خاص طور پر اس وقت اہم ہو گئے ہیں جب متن کی تشریحات غائب یا نامکمل ہوں۔ ڈیجیٹل لائبریریاں اور آرکائیوز-ڈیجیٹل لائبریریوں اور ڈیجیٹل آرکائیوز میں تصاویر، ویڈیوز، موسیقی اور ٹیکسٹ آئٹمز کو تصور تلاش کی تکنیکوں کے استعمال کے ذریعے صارفین کے بڑے گروپوں (خاص طور پر ویب پر) کے لیے قابل رسائی بنایا جا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، ایگزیکٹو ڈیلی مختصر (ای ڈی بی)، ای بی ایس سی او پبلشنگ کے ذریعہ تیار کردہ کاروباری معلومات کی نگرانی اور انتباہی پروڈکٹ، کارپوریٹ اختتامی صارفین کو کاروباری مواد کی وسیع صف پر مشتمل ڈیجیٹل لائبریری تک رسائی فراہم کرنے کے لیے تصور تلاش ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔ اسی طرح، میوزک جینوم پروجیکٹ نے پنڈورا کو جنم دیا، جو انفرادی میوزک لائبریریوں یا ورچوئل ریڈیو اسٹیشنوں کو بے ساختہ تخلیق کرنے کے لیے تصور کی تلاش کو استعمال کرتا ہے۔ جینومک انفارمیشن ریٹریول (جی آئی آر)-جینومک انفارمیشن ریٹریول (جی آئی آر) سائنسی ادب کی ابہام پر قابو پانے کے لیے جینومک لٹریچر ڈیٹا بیس پر لاگو تصور تلاش کی تکنیکوں کا استعمال کرتا ہے۔ انسانی وسائل کے عملے اور بھرتی-بہت سے انسانی وسائل کے عملے اور بھرتی کرنے والی تنظیموں نے انتہائی متعلقہ ریزیومے تلاش کے نتائج تیار کرنے کے لیے تصور تلاش کی ٹیکنالوجیز کو اپنایا ہے جو ڈھیلے سے متعلق مطلوبہ الفاظ کے نتائج کے مقابلے میں زیادہ درست اور متعلقہ امیدوار ریزیومے فراہم کرتے ہیں۔ مؤثر تلاش تصور کی تلاش کی تاثیر مختلف عناصر پر منحصر ہو سکتی ہے بشمول تلاش کیے جانے والے ڈیٹا سیٹ اور سرچ انجن جو سوالات پر کارروائی کرنے اور نتائج ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ تاہم، زیادہ تر کانسیپٹ سرچ انجن مخصوص قسم کے سوالات کے لیے بہترین کام کرتے ہیں: مؤثر سوالات مطلوبہ تصورات کو مناسب طریقے سے پہنچانے کے لیے کافی متن پر مشتمل ہوتے ہیں۔ مؤثر سوالات میں مکمل جملے، پیراگراف، یا یہاں تک کہ پورے دستاویزات شامل ہو سکتے ہیں۔ صرف چند الفاظ پر مشتمل سوالات زیادہ متعلقہ نتائج واپس کرنے کا امکان نہیں رکھتے ہیں۔ مؤثر سوالات میں کسی استفسار میں ایسے تصورات شامل نہیں ہوتے جو تلاش کا مقصد نہ ہوں۔ استفسار میں بہت سے غیر متعلقہ تصورات کو شامل کرنا نتیجہ آئٹمز کی مطابقت کو منفی طور پر متاثر کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، دریائے مسیسیپی پر کشتی رانی کے بارے میں معلومات تلاش کرنے سے 1967 میں موسم گرما کے وسط میں بارش کے دن دریائے مسیسیپی پر کشتی رانی کی تلاش سے زیادہ متعلقہ نتائج ملنے کا امکان ہے۔ موثر سوالات کا اظہار مکمل متن، قدرتی زبان کے انداز میں کیا جاتا ہے جو کہ تلاش کیے جانے والے دستاویزات کے انداز سے ملتا جلتا ہے۔ مثال کے طور پر، تعارفی سائنس کی نصابی کتاب کے اقتباسات پر مشتمل سوالات کا استعمال تصور کی تلاش کے لیے اتنا موثر نہیں ہوگا اگر تلاش کیا جانے والا ڈیٹا سیٹ جدید، کالج کی سطح کے سائنس کے متن سے بنا ہو۔ کافی سوالات جو ان اشیاء کے مجموعی تصورات، انداز اور زبان کی بہتر نمائندگی کرتے ہیں جن کے لیے استفسار کیا جا رہا ہے وہ عام طور پر زیادہ موثر ہوتے ہیں۔ تلاش کی تمام حکمت عملیوں کی طرح، تجربہ کار تلاش کرنے والے عام طور پر متعدد تلاشوں کے ذریعے اپنے سوالات کو بہتر بناتے ہیں، جس کا آغاز تصوراتی طور پر متعلقہ نتائج حاصل کرنے کے لیے ابتدائی سیڈ استفسار سے ہوتا ہے جسے پھر تیزی سے زیادہ متعلقہ نتائج کے لیے اضافی سوالات کو مرتب کرنے اور/یا بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سرچ انجن پر منحصر ہے، نتیجہ کے دستاویزات میں پائے جانے والے استفسار کے تصورات کا استعمال اتنا ہی آسان ہو سکتا ہے جتنا کہ دستاویز کا انتخاب کرنا اور اسی طرح کا فنکشن تلاش کرنا۔ نتائج کی مطابقت کو بہتر بنانے کے لیے شرائط اور تصورات کو شامل کر کے استفسار کو تبدیل کرنا استفسار کی توسیع کہلاتا ہے۔ تصور سے متعلق الفاظ کے ساتھ سوالات کو بڑھانے کے لیے ورڈ نیٹ جیسی آنٹولوجیز کے استعمال کا مطالعہ کیا گیا ہے۔ مطابقت فیڈ بیک ایک ایسی خصوصیت ہے جو صارفین کو یہ طے کرنے میں مدد کرتی ہے کہ آیا ان کے سوالات کے لیے واپس کیے گئے نتائج ان کی معلومات کی ضروریات کو پورا کرتے ہیں یا نہیں۔ دوسرے لفظوں میں، مطابقت کا اندازہ معلومات کی ضرورت سے متعلق کیا جاتا ہے، نہ کہ استفسار سے۔ ایک دستاویز متعلقہ ہے اگر وہ بیان کردہ معلومات کی ضرورت کو پورا کرتی ہے، اس لیے نہیں کہ اس میں صرف استفسار کے تمام الفاظ ہوتے ہیں۔ یہ حتمی نتیجہ سیٹ کو بہتر بنانے کے لیے صارفین کو بازیافت کے عمل میں شامل کرنے کا ایک طریقہ ہے۔ صارفین اپنے حتمی نتائج کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے اپنے ابتدائی نتائج کی بنیاد پر اپنے سوالات کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ عام طور پر، تصور کی تلاش کی مطابقت استفسار میں ظاہر کردہ تصورات اور استفسار کے لیے واپس کیے گئے نتائج میں موجود تصورات کے درمیان مماثلت کی ڈگری سے مراد ہے۔ نتائج میں تصورات استفسار میں موجود تصورات سے جتنے زیادہ ملتے جلتے ہیں، نتائج کو اتنا ہی زیادہ متعلقہ سمجھا جاتا ہے۔ نتائج کو عام طور پر مطابقت کے لحاظ سے درجہ بندی اور ترتیب دیا جاتا ہے تاکہ سب سے زیادہ متعلقہ نتائج نتائج کی فہرست میں سب سے اوپر ہوں اور سب سے کم متعلقہ نتائج فہرست کے نچلے حصے میں ہوں۔ نتائج کی مطابقت کو بہتر بنانے میں مطابقت کی رائے بہت مؤثر ثابت ہوئی ہے۔ تصور کی تلاش اہم نتیجہ آئٹمز کے غائب ہونے کے خطرے کو کم کرتی ہے کیونکہ استفسار میں موجود تصورات سے متعلق تمام آئٹمز واپس کردی جائیں گی چاہے ان میں استفسار میں استعمال ہونے والے وہی الفاظ ہوں یا نہ ہوں۔ درجہ بندی کسی بھی جدید معلومات کی بازیافت کے نظام کا حصہ بنی رہے گی۔ تاہم متن میں متنوع اعداد و شمار، پیمانے اور غیر روایتی گفتگو کی اقسام کے مسائل کی عکاسی ہوتی ہے، اس حقیقت کے ساتھ کہ سرچ انجن تیزی سے پیچیدہ انفارمیشن مینجمنٹ کے عمل کے مربوط اجزاء ہوں گے، نہ کہ صرف اسٹینڈ الون سسٹم، کسی استفسار کے لیے نئی قسم کے سسٹم کے جوابات کی ضرورت ہوگی۔ مثال کے طور پر، درجہ بند فہرستوں کے ساتھ ایک مسئلہ یہ ہے کہ وہ نتائج کی کچھ اشیاء کے درمیان موجود تعلقات کو ظاہر نہیں کر سکتے ہیں۔ تصور سرچ انجن کے نتائج کے آئٹمز کا جائزہ لینے کے لیے رہنما خطوط استفسار کے بیانات میں موجود تصورات کے ذریعے ظاہر کردہ معلومات کی ضرورت سے متعلق ہونے چاہئیں، چاہے نتیجہ آئٹمز کے ذریعے استعمال کی جانے والی اصطلاحات استفسار میں استعمال کی جانے والی اصطلاحات سے مختلف ہوں۔ نتیجہ آئٹمز کو مطابقت کے لحاظ سے ترتیب اور درجہ بندی کی جانی چاہیے۔ متعلقہ نتیجہ آئٹمز کو فوری طور پر تلاش کیا جانا چاہیے اور ظاہر کیا جانا چاہیے۔ یہاں تک کہ پیچیدہ سوالات بھی کافی تیزی سے متعلقہ نتائج واپس کرنے چاہئیں۔ استفسار کی لمبائی غیر طے شدہ ہونی چاہیے، یعنی استفسار اتنا طویل ہو سکتا ہے جتنا ضروری سمجھا جائے۔ ایک جملہ، ایک پیراگراف، یا یہاں تک کہ ایک مکمل دستاویز کو استفسار کے طور پر پیش کیا جا سکتا ہے۔ تصور کے استفسار کے لیے کسی خاص یا پیچیدہ نحو کی ضرورت نہیں ہونی چاہیے۔ استفسار میں موجود تصورات کو کسی خاص قواعد کا استعمال کیے بغیر واضح اور نمایاں طور پر ظاہر کیا جا سکتا ہے۔ تصورات، مطلوبہ الفاظ اور میٹا ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے مشترکہ سوالات کی اجازت دی جانی چاہیے۔ نتیجہ آئٹمز کے متعلقہ حصے صرف آئٹم کو منتخب کرکے اور سرچ انجن کو اسی طرح کی آئٹمز تلاش کرنے کے لیے کہہ کر استفسار کے متن کے طور پر قابل استعمال ہونے چاہئیں۔ استفسار کے لیے تیار اشاریہ جات نسبتا جلدی بنائے جانے چاہئیں۔ سرچ انجن کو وفاقی تلاشوں کو انجام دینے کے قابل ہونا چاہیے۔ فیڈریٹڈ سرچنگ تصور کے سوالات کو بیک وقت معلومات کے لیے متعدد ڈیٹا سورس تلاش کرنے کے لیے استعمال کرنے کے قابل بناتی ہے، جسے پھر ضم، ترتیب دیا جاتا ہے، اور نتائج میں دکھایا جاتا ہے۔ تصور کی تلاش کو غلط ہجے والے الفاظ، ٹائپگرافی کی غلطیوں، یا استفسار کے متن میں یا تلاش کیے جانے والے ڈیٹا سیٹ کے متن میں او سی آر اسکیننگ کی غلطیوں سے متاثر نہیں ہونا چاہیے۔ کانفرنسوں اور فورمز کی باضابطہ سرچ انجن کی تشخیص کئی سالوں سے جاری ہے۔ مثال کے طور پر، ٹیکسٹ ریٹریول کانفرنس (ٹی آر ای سی) 1992 میں شروع کی گئی تھی تاکہ متن کی بازیافت کے طریقوں کی بڑے پیمانے پر تشخیص کے لیے ضروری بنیادی ڈھانچہ فراہم کرکے معلومات کی بازیافت کمیونٹی کے اندر تحقیق کی حمایت کی جا سکے۔ آج کے زیادہ تر تجارتی سرچ انجنوں میں ٹی آر ای سی میں تیار کردہ ٹیکنالوجی شامل ہے۔ 1997 میں، ٹی آر ای سی کا ایک جاپانی ہم منصب شروع کیا گیا، جسے نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف انفارمیٹکس ٹیسٹ کلیکشن فار آئی آر سسٹمز (این ٹی سی آئی آر) کہا جاتا ہے۔ این ٹی سی آئی آر معلومات کی بازیافت، سوال کا جواب دینے، خودکار خلاصہ وغیرہ میں تحقیق کے لیے تشخیصی ورکشاپس کا ایک سلسلہ منعقد کرتا ہے۔ ورکشاپس کا ایک یورپی سلسلہ جسے کراس لینگویج ایویلیوایشن فورم (سی ایل ای ایف) کہا جاتا ہے، 2001 میں کثیر لسانی معلومات تک رسائی میں تحقیق میں مدد کے لیے شروع کیا گیا تھا۔ 2002 میں، مواد پر مبنی ایکس ایم ایل بازیافت کے نظام کی تشخیص کے لیے انیشیٹو فار دی ایویلیوایشن آف ایکس ایم ایل ریٹریول (آئی این ای ایکس) قائم کیا گیا تھا۔ معلومات کی بازیافت کے نظام کا جائزہ لینے کے لیے درستگی اور یاد کرنا کارکردگی کے دو روایتی اقدامات رہے ہیں۔ درستگی بازیافت شدہ نتیجہ دستاویزات کا وہ حصہ ہے جو صارف کی معلومات کی ضرورت سے متعلق ہے۔ یاد دہانی کو پورے مجموعہ میں متعلقہ دستاویزات کے حصے کے طور پر بیان کیا گیا ہے جو نتیجہ دستاویزات کے طور پر واپس کیے جاتے ہیں۔ اگرچہ سرچ انجن ٹیسٹنگ اور تشخیص کے لیے استعمال ہونے والی ورکشاپس اور عوامی طور پر دستیاب ٹیسٹ کلیکشنز نے اس بارے میں کافی بصیرت فراہم کی ہے کہ معلومات کو کس طرح منظم اور بازیافت کیا جاتا ہے، اس فیلڈ نے صرف ان چیلنجوں کی سطح کو کھرچ لیا ہے جن کا سامنا لوگوں اور تنظیموں کو معلومات کو تلاش کرنے، ان کا انتظام کرنے اور استعمال کرنے میں کرنا پڑتا ہے۔ آج لوگ اپنے لیے دستیاب انفارمیشن ٹولز کو کس طرح استعمال کرتے ہیں اس کے بارے میں سائنسی اعداد و شمار ابھی تک نامکمل ہیں کیونکہ تجرباتی تحقیقی طریقہ کار تبدیلی کی تیز رفتار کو برقرار رکھنے کے قابل نہیں رہے ہیں۔ بہت سے چیلنجز، جیسے سیاق و سباق کی تلاش، ذاتی معلومات کا انتظام، معلومات کے انضمام، اور ٹاسک سپورٹ، اب بھی حل کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ بھی دیکھیں کہ تقریبا سٹرنگ میچنگ کمپاؤنڈ ٹرم پروسیسنگ کانکنیشن انفارمیشن ایکسٹرکشن لیٹنٹ سیمنٹک نیٹ ورک سیمنٹک سرچ سیمنٹک ویب شماریاتی سیمنٹکس ٹیکسٹ مائننگ حوالہ جات بیرونی لنکس ٹیکسٹ ریٹریول کانفرنس (ٹی آر ای سی)، این آئی ایس ٹی این آئی آئی ٹیسٹ بیڈز اینڈ کمیونٹی فار انفارمیشن ایکسیس ریسرچ (این ٹی سی آئی آر)، نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف انفارمیٹکس، ٹوکیو کراس لینگویج ایجوکیشن اینڈ فنکشن (سی ایل ای ایف) (ایکس ایم ایل ریٹریول کی تشخیص کے لیے پہل)، یونیورسٹی آف ڈیوسبرگ-ایسین آئی این ای ایکس (ایکس ایم ایل ریٹریول کی تشخیص کے لیے پہل)، یونیورسٹی آف ڈیوسبرگ (آرکائیو شدہ 2007) انفارمیشن ریٹریول جینریز۔