人工智能机器学习技术在语料库的文本信息处理方面发展迅速，而统计和经验方法已经开发出超越传统机器学习的独特方法和技术。新一代搜索引擎成为技术突破。索引擎不仅仅是网络上的一个应用，它利用信息检索，人工智能，自然语言处理，并行网络计算等理论，多媒体技术，数据库，数据挖掘技术，数字图书馆等而且这项技术非常完整和复杂。技术发展的角度来看，计算机的发展和互联网的普及，要求固体处理文本信息变得越来越迫切，使机器学习技术，人工智能在语料库处理文本信息时迅速发展。此同时，统计和经验方法已经开发出超越传统机器学习的独特方法和技术。而，许多自然语言处理问题仍未得到解决，甚至是影响自然语言处理的基本问题。鲁斯·R·沙茨，专家研究，预测，组织和文本信息检索的概念语义空间的基础上，将发挥在本世纪的第一个十年中起主要作用，语言理解前自然已经取得了决定性的进展。怎样对待语义索引大量的文本信息，尤其是随着网络的飞速发展，如何快速创建一个目录分类大量文本信息有效地组织在互联网上的海量信息，以及如何建立索引机制具有一定程度的语义时间搜索点。国亚利桑那大学的陈新春教授首先提出了基于概念的自动文本分类和语义检索。念语义空间实际上是基于概念空间的语义索引。是一种索引机制，支持相关概念，以克服由于关键字搜索过程中搜索项的差异而导致的搜索结果差异。
技术成功地使用机器学习来执行大量文本的自动分类，标记和检索。成功地利用这项技术在美国的各个领域开展和实施了文本信息处理项目。念语义空间是在一组文本上建立的索引，其反映了一组文本的概念之间的语义关系。念语义空间与文本检索，搜索引擎和知识管理密切相关，并且基于自然语言处理技术的当前状态。里描述的概念是一种单词形式，但并非所有单词都是概念。念是从语料库中提取的描述性词语，用于指示一类文档的特征，一类文档可能具有不同的概念来识别。面提到的语义字典包括同义词和同义词。义词典的使用是建立语义索引的机制。义词典通常是手工创建的，但是生成的词典无法提取要处理的语料库的语义关系，这会降低提取性能。如，当我们提到“钱钟书”时，它自然会与“座位”联系在一起。到“非典”，它自然会让我们想起“非典”。果语义字典没有建立这种语义关系（之前已经手动编辑的语义字典），则难以提取这种“关联”的语义。我们使用SARS进行搜索时，我们不能返回仅包含“SARS”的文本;只要用“钱钟书”进行搜索，他就可能无法找到钱钟书所有作品的信息。决这个问题的一个重要方法是共存。
过计算同一文本中同一文本中两个单词的共现率，可以找到类似的语义关联。种语义关联的激活可以通过Hopfield网络实现，并且网络权重由共现率确定。着技术的进步，还有许多其他方法可以自动形成语义词典，其中许多与机器学习有关。证验证和验证之间的平衡评估文本检索系统性能的关键概念是“相关性”。
用于确定获取的文档集合在多大程度上满足用户的需求。关性是一个主观概念。关性度量不仅取决于用户的请求和所搜索文档的收集，还取决于他的个人需求，偏好，知识，语言等。者简介：何清副研究员，智能信息处理重点实验室，中国科学院计算技术研究所，中国人工智能学会副秘书长。“概率”和“恢复率”这两个标准通常用于衡量恢复系统的性能。确率表示系统的准确性。回率反映了系统的覆盖范围。两个数量并不是独立的，其中一个指标通常会增加而不利于另一个指标。确性是信息检索的性能指标，定义为检索的链接文档的数量除以要检索的文档的数量。醒是信息检索的另一个性能指标。义为找到的链接文档数，除以集合中所有相关文档的值。实际应用中，一些用户更注重精确率，而另一些用户则更注重召回率。些专家还引入了全面的召回指数和准确度来衡量系统性能。度更容易测量。于所获得的文档的收集，确定每个文档是否链接到给定请求并且计算相对简单就足够了。回率的计算相对困难，因为这意味着对于给定的查询，必须计算整个文档集合中的相关文档的数量。文档集太大时，这是不可行的。复已经返回了太多结果，为用户提供了太多的冗余信息。决此问题的一种方法是对搜索结果进行排名。前，主要是手动选择有用的信息。种类型的手动工作量太大。外，搜索结果实时分组，但处理速度不能跟随。待太久，用户无法忍受。一种方法是对搜索进行预分类和分类。回的结果也会按类别显示，但质量数据随时间的粒度不能太小。得尝试的方法是基于以学习为主的事件，这是做一个优秀的研究成果作为一个样本，让机器来执行搜索。器学习技术和自然语言处理语音识别统计方法的成功促进了类似方法在自然语言处理的其他方面的应用。乎所有的机器学习方法现在应用到自然语言处理的各个方面，包括词法分析，语法分析，消除歧义和理解，对话过程中，信息提取和翻译自动。而，传统人工智能中的机器学习对计算机语言学的研究贡献甚微。际上，必须通过相互沟通和促进来发展基于机器的学习和基于经验的自然语言处理。自然语言处理机器学习研究的大多数现在根据具体的统计技术语音识别，如隐马尔可夫模型（HMM）和概率语法没有上下文（PCFG）。他学习算法包括决策树，规则归纳，神经网络，基于样本的方法，贝叶斯网络方法，归纳逻辑程序和基于理解的学习。传算法也可以用于自然语言处理，并且对于特定应用具有优势。外，还有一些特殊的机器学习算法，如主动学习，强化算法，修正学习，知识诱导结构学习，理论校正，实证评估，学习CAP（可能大致正确）等非常有用事实上，一些作品已经提出了使用机器学习技术处理自然语言的特定方法。表明正在进行的研究并不局限于UCI数据库（University of California，Irvine）中标准数据集提供的特征向量的分类。言研究组织和机构收集了许多有趣的文本数据集，其中包含许多自然语言问题。过选择适当的特征可以将这些问题中的一些转化为标准分类问题，但是其他问题需要使用或建立复杂的数据结构，例如完整的句子或分析树。
上表明，机器学习可以为自然语言处理提供一系列非传统的学习方法，同时提供一般的方法指导。
过来，自然语言处理为机器学习提出了各种有趣且具有挑战性的问题。些问题通常具有特定的特征，例如：非常大的功能空间和非常罕见的数据。外，引入新的机器学习算法，如最大熵方法和指数模型方法，是统计语言学对机器学习的不太明显的潜在贡献。些方法在传统机器学习的文献中没有得到很好的讨论。们可以有效地用于其他机器学习问题以及HMM和PCFG在分子生物学中的成功应用。
器学习技术与自然语言处理任务密切相关，它们之间的关系列在表中。
1999年，克莱尔和Raymond J.穆尼贲门编辑出版了机器学习杂志专刊，其标识的机器学习技术的典型应用在自然语言处理领域。还介绍了一些端到端的自然语言应用程序，
宁波seo优化如Golding＆Roth的感知上下文拼写纠正系统，以及完整的信息检索系统。专辑特别提到了Soderland的概念提取模型和Bikel系统，以准确识别名称，日期，时间和数字。前，自然语言处理和信息检索与该技术没有很好的整合。文本检索过程中，如果仅使用关键字匹配技术，则经常遇到单词一致性问题，因为表达式存在差异。键字匹配提取模型通常基于这样的基本假设：只有当文档包含与查询完全相同的词汇时，它们才是相关的。种对应关系实际上是基于表面对应关系。而，在人类自然语言中，根据诸如改变时间，地区和领域的因素，可以在不同的语言表达中表达相同的概念。此，即使对于相同的提取概念，不同的用户也可以使用不同的关键字来查询，并且基于表面的匹配不可能检索相同概念的多个语言表达。此，词汇表的不足将导致系统召回率降低。
本上，当前的机器不能完全理解自然语言并且缺乏对该概念的语义表达支持。据目前的知识水平，尽管我们做出了相当大的努力，但我们仍然远未达到充分理解计算机自然语言的目标。现在可以为解决上述问题，实现我们的目标是通过机器学习使用原来的语料库的概念之间的语义关联，并给语义关联的合理表示，产生常识的概念语义。
念语义空间技术非常适合中国自然语言的处理。
中国科学院王永成教授领导的研究小组开发了一个中文概念检索系统，支持自然语言查询和基于概念的检索与某些模型，概念表达的扩展函数;用户可以添加系统不熟悉的概念。以在用户的帮助下消除错误，可以提供200字的准确摘要，可以执行重复数据删除，提高着名谷歌网站的排名算法;爬虫系统（自动搜索软件）跟随主要新闻网站，根据请求动态更新和调整。中国国家自然科学基金的支持下，中国科学院实施了语义空间的概念，并开发了概念语义检索系统GHunt。系统采用网络蜘蛛收集的网页组织网页中的概念语义空间，建立网页的语义索引，实现了基于概念的智能互动语义查询，并在不同的粒度摘要显示出来或全文样式，显示特殊事件的输入和输出。据内容恢复图形和文本。念语义空间的建立涉及文本信息处理技术的许多方面，包括自动文本分类，自动注释技术，语义索引和翻译技术的大量技术。义关联恢复。该系统中，多模式定向网络获取采集技术，基于近似的文本分类技术，基于群组智能的分组方法，以及概念的直接分组基于模糊分组，按主题自组织和其他自组织搜索结果进行整合。过联塑科技开发的专业IFACE搜索技术集中在适用和实用的小型研究单位：它使用基于内容的语义数据模型来发现的深度信息的内容，识别和组织信息这一个，用于组装表格信息数据库并进行恢复。了包含关键字的网页外，还为用户提供更准确，更精简的内容。索引擎其他新技术P2P搜索引擎搜索引擎可以在集中式架构和分布式架构中实现。系统的大小达到一定水平（例如，网页数达到1亿）时，有必要采用分布式方法来提高系统的性能。P2P搜索引擎就是为此而诞生的。索引擎的各种组件可以分布在除了用户界面：研究者可以在几台机器合作，发现信息，以提高发现和信息更新的速度，索引可以分发索引以不同的方式。机器上，为了减少索引以满足机器的需要，提取器可以在不同的机器上执行文档的并行恢复，以提高恢复的速度和性能。P2P是点对点的缩写。伴在英语中具有“等同”（“状态，能力等”），“同事”和“伙伴”的含义。此，P2P也可以被理解为“合作伙伴到合作伙伴”或对等网络的含义。在，人们认为互联网上的通信，文件共享，分配计算，协调和深度恢复的未来是有希望的。P2P软件可以在Internet上快速普及，主要作用是Napster P2P文件共享软件。
Napster技术由东北大学的学生Shawn Fanning于1999年开发，并迅速传播到许多数字MP3音乐爱好者中。们可以通过Napster在互联网上搜索他们需要的MP3音乐，并使用网络上的Napster从任何计算机上下载。P2P允许参与网络的每个主机提供服务，同时受益于所有其他主机提供的服务。P2P网络具有集中式服务网络的优点：高可扩展性，良好的容错性，低成本和充分利用分布式资源。些特性使P2P架构在文件共享，分布式存储，搜索引擎，分布式计算，传感器网络和协作软件中提供了广泛的应用前景。此同时，他坚持的“以人为本”的理念将深深体现在下一代互联网商业模式中。晶粒间恢复信息呈现个性化功能，可视化和intégration.Toutefois，现有的信息检索结果一般不粒度差异，但只有几个恢复结果列表中。
有完整的恢复结果分析，也没有向用户提供统一的完整摘要。外，对用户感兴趣的域信息的处理非常少。息以独特的方式呈现，很少以可变粒度的视觉表示形式呈现，尤其是在大量摘要的背景下。看的概念的语义概念空间语义空间是通过提供网络信息的快速增长所产生并且是用于大规模网络文本信息快速和有效的组织，动态和半机器学习方法-structurées。对自然语言的理解取得突破之前，基于概念语义空间的文本信息的组织和检索将在本世纪的前10年中发挥重要作用。念语义空间的可视化是最近发展的方向。
使用概念语义空间技术来组织文本之后，向用户亲自显示搜索结果的方式成为关键问题。
前浏览网页的方式逐一无法满足用户的个性化需求，近期对主题检测和组织的研究已成为美国研究的热点。研究将涵盖自然语言处理的几乎所有方面。然语言处理的研究成果将促进本研究的深入发展。接：基本技术演进的搜索引擎●上世纪70年代，杰拉德索尔顿信息检索知名专家，提出了向量空间模型，它允许在创建倒排索引和模型矢量空间。外，他还创建了一种基于贝叶斯统计和简单概率提取模型的布尔提取方法。然它们已经存在了30年，但这些技术仍然是当前信息检索系统和互联网搜索引擎的理论基础。
●在20世纪80年代，随着新的人工智能技术的发展，模拟专业文献收集者和领域专家的专家系统被制作出来。
如用户建模和自然语言处理之类的技术用于促进用户和文档的表示。且已经制作了一些用于研究的原型系统。•在20世纪90年代早期，当研究人员意识到创建领域知识库很困难时，他们试图采用新的机器学习技术进行信息分析。些技术包括神经网络，遗传算法，符号学习等。时提出了语义空间的概念技术，但还处于初步研究和探索阶段。●20世纪90年代中期以后，随着搜索引擎的普及和蜘蛛网链链分析等技术的发展，文本检索系统成为最新的网络内容搜索工具而且更强大。概念语义空间技术的研究已经取得了进展，并已应用于美国的数字图书馆领域。•在过去10年中，统计学习方法改变了手工语法的状态以及知识库和文本目录的索引。过形成大量标记或未标记的天然语料库，可以部分或完全自动地执行该方法。
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