文本信息检索

文本信息检索是针对文本的信息检索技术。在技术社区中，文本信息检索常常被等同于信息检索技术本身。
相对视频、音频检索而言，文本信息检索是发展较快也较成熟的，其他模态的信息检索技术，往往也要仰赖文本信息检索的支持。
虽然网络搜索引擎目前已不仅仅局限于对文本进行检索，文本信息检索仍然是大部分网络搜索引擎的基础。

历史介绍

自人类的文字产生起，如何快速地从大量的，记录在各种各样的存储媒体中查找或获取信息就成为一个引人注目的问题。这个问题关系到人类如何能够主动地获取自己需要的知识。因此，文本信息检索技术甚至可以追述到古代的书籍编目。但是直到近一个世纪，随着人类的知识以前所未有的速度急剧膨胀，信息存储方式越来越丰富，使得在海量的，多模态的信息库中进行快速、准确的检索成为急迫的需求。1945年，Vannevar Bush的论文《就像我们可能会想的……》第一次提出了设计自动的，在大规模的存储数据中进行查找的机器的构想。这被认为是现在信息检索技术的开山之作。进入50年代后，研究者们开始为逐步的实现这些设想而努力。在50年代中期，在利用电脑对文本数据进行检索的研究上，研究者获取了一些成果。其中最有代表性的是Luhn在IBM公司的工作，他提出了利用词对文档构建索引并利用检索与文档中词的匹配程度进行检索 的方法，这种方法就是目前常用的倒排文档技术的雏形。
在60年代，信息检索技术的一些关键技术获取了突破。其间出现了一些优秀的系统以及评价指标。在评价指标方面，由Cranfield的研究组组织的Cranfield评测提出了许多目前仍然被广泛采用的评价指标，而在系统方面，Gernard Salton开发的SMART系统构建了一个很好的研究平台，在此平台上，研究者可以定义自己的文档相关性测度，以改进检索性能。这样，作为一个研究课题，信息检索技术拥有了较为完善实验平台与评价指标，其研究理所当然地步入了快车道。也正因为如此，在70年代到80年代，许多信息检索的理论与模型被提出，并且被证明对当时所能获得的数据集是有效的。其中最为著名的是Gerard Salton提出的向量空间模型  。至今该模型还是信息检索领域最为常用的模型之一。但是，检索的对象——文本集合的缺乏使得这些技术在海量文本上的可靠性无法得到验证。当时的研究大多针对数千篇的文档组成的集合。这时，美国国家标准技术研究所(NIST)组织的文本检索会议(Text Retrieval Conference, TREC)的召开改变了这一情况。TREC是一个评测性质的会议，为参评者提供了大规模的文本语料，从而大大推动了信息检索技术的快速发展。会议的第一次召开是1992年，不久后，互联网兴起为信息检索技术提供了一个巨大的实验场。从Yahoo到Google，大量实用的文本信息检索系统开始出现并得到广泛应用。这些系统从事实上改变了人类获取信息与知识的方式。
目前，在文本检索领域，简单的信息检索已经开始向更加复杂且人性化的垂直搜索演化，引入了信息抽取技术以提取文档中的结构化信息。

推理网络模型

推理网络模型是一种较上述两中模型更为一般化的模型，上述模型都可以归结为推理网络模型的一种实现。在此模型下，仅仅规定文档以某种“力度”产生某个来自查询的关键词，至于力度如何定义，则完全没有规定，即可以是概率，也可以是关键词权重。

倒排文档索引技术

在信息检索系统的具体实现中，需要快速地找到文档中所包含的关键词。相比文档来说，关键词的个数是较少的，因此，以关键词为核心对文档进行索引是更加可行的方法。这就是信息检索领域常用的“倒排文档索引”技术。倒排文档索引可以被看成一个链表数组，每个链表的表头包含关键词，其后续单元则包括所有包括这个关键词的文档标号，以及一些其他信息。这些信息可以是文档中该词的频率，也可以是文档中该词的位置等信息。
倒排文档索引的优势不仅在于关键词个数少带来的检索效率提高，还在于其特别易于同信息检索技术结合。在实际应用中，查询中所包含的关键词往往是很少的，完全不包含查询中的所有关键词的文档，一般来说是不会被列入结果集的。因此，以关键词为主键进行索引，只需要用查询中包括的关键词，进行几次简单的查询就能够找出所有可能的文档。
倒排文档索引的具体数据结构可以进行进一步的优化。在关键词查询上，往往采用B-Tree或哈希表进行快速查询。而文档列表的数据结构则可以采用简单的无序列表进行存储，但是此种无序列表存在一个问题，就是当多个关键词对应的文档集需要进行比较的时候，比较效率将比较低。因此，在实际应用中往往采用二叉搜索树组织文档列表。