人工智能技术在信息检索系统中的应用
人工智能技术在文献检索中的应用
人工智能技术在文献检索中的应用一、引言随着信息爆炸式的增长，人们在获取信息时面临着很大的挑战。
文献检索作为信息检索的一个重要领域，已经成为许多学科研究的重要工具。
而近年来，随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，其在文献检索中的应用也越来越受到重视。
二、人工智能技术在文献检索中的应用1、自然语言处理技术随着自然语言处理技术的不断发展，人们越来越能够使用自然语言进行查询。
自然语言处理技术可以通过识别和解释自然语言中的单词、句子和文本，从而将输入的自然语言转换成可以被计算机处理的语言。
在文献检索中，自然语言处理技术可以帮助用户更加准确地表达查询意图，从而获得更加准确的检索结果。
2、机器学习技术机器学习技术可以让计算机从大量数据中学习并预测未来的结果。
在文献检索中，机器学习技术可以用来帮助自动分类、过滤和排序文献，提高文献检索的效率。
例如，可以使用机器学习算法来训练文献分类器，以便将不同领域的文献分类。
3、知识图谱技术知识图谱技术是一种将知识组织成可视化图形的技术。
知识图谱可以帮助用户更好地理解不同领域的知识体系，从而更好地定位查询目标。
在文献检索中，知识图谱技术可以将文献内容转化为可视化图形，帮助用户更好地理解文献之间的关系，从而更好地进行文献检索。
4、语义分析技术语义分析技术可以揭示语言背后的意义，如词性和语法规则。
在文献检索中，语义分析技术可以帮助用户区分不同单词的含义，从而更好地过滤文献中的无关内容，并获得更准确的查询结果。
例如，语义分析技术可以帮助用户将“测量”和“测量病人”的含义区别开来。
5、计算机视觉技术计算机视觉技术可以让计算机识别和理解图像和视频。
在文献检索中，计算机视觉技术可以用来识别文献中的图片和图表，并将其转化为可搜索的文本，从而更好地帮助用户理解文献内容。
三、人工智能技术在文献检索中的优势1、高效性人工智能技术可以自动处理和分析大量文献，从而提高检索的效率。
相比传统的文献检索方法，人工智能技术可以更快地帮助用户获得准确的检索结果，节省了用户的时间。
人工智能在信息检索中的应用
人工智能在信息检索中的应用人工智能技术在如今的社会中得到了越来越广泛的应用，其中最为普遍的应用之一就是在信息检索领域。
随着互联网的迅猛发展，人们需要处理的信息越来越多，如何高效地获取所需的信息成为了一个亟待解决的问题。
人工智能技术的发展为信息检索带来了新的机遇和挑战，它正在逐渐改变着人们获取信息的方式和效率。
首先，人工智能技术在信息检索中的应用主要体现在搜索引擎的发展和优化上。
搜索引擎是人们获取信息的主要途径，而人工智能技术的引入让搜索引擎的效率和准确性得到了极大的提升。
通过自然语言处理、机器学习等技术，搜索引擎可以更好地理解用户的搜索意图，对搜索结果进行排序和过滤，提供更加精准和个性化的搜索结果。
例如，谷歌的搜索算法中就应用了深度学习技术，可以根据用户的搜索历史和行为习惯为其定制搜索结果，提高搜索的相关性和用户体验。
其次，人工智能技术还可以帮助用户更有效地管理和利用个人信息。
在信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息资源，如何对这些信息进行筛选和整理成为一个难题。
通过人工智能技术的应用，用户可以通过智能助手等工具将自己感兴趣的信息自动分类、归档，为用户提供个性化的信息推荐和管理服务。
比如，智能语音助手可以根据用户的日常行为和兴趣爱好为其筛选出最相关的信息，帮助用户快速获取所需的信息。
此外，人工智能技术还可以帮助企业进行信息检索和知识管理。
在企业管理中，及时准确地获取和传播信息对于企业的持续发展至关重要。
通过人工智能技术，企业可以建立自己的知识图谱，实现知识的智能化管理和检索。
企业可以通过智能知识图谱将内部和外部的信息资源整合起来，为决策者提供更加全面和准确的信息支持。
同时，人工智能技术还可以帮助企业建立智能问答系统，为员工提供快速准确的解决方案，提高工作效率和员工满意度。
最后，人工智能技术的应用在信息检索领域也带来了一些新的挑战和问题。
一方面，人工智能技术在处理大规模数据和复杂问题时往往需要较高的计算资源和数据支撑，这对于一些中小型的企业和个人用户来说可能存在一定的门槛。
浅析人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用和发展
浅析人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用和发展1. 引言1.1 研究背景数字档案信息资源的快速增长对信息分类和检索提出了挑战。
传统的分类和检索方法已经不能满足人们对信息快速获取和准确性的需求。
在这种背景下，人工智能技术应运而生，为数字档案信息资源的分类与检索提供了新的解决方案。
人工智能技术的发展为信息管理领域带来了革命性的变革，其在数字档案信息资源分类与检索中的应用也成为当前研究的热点之一。
随着人工智能技术的不断进步和应用，人们希望借助其强大的智能算法和机器学习能力，提高数字档案信息资源的分类效率和准确性。
人工智能技术可以通过自动学习和推理分析等手段，对大量的数字档案信息资源进行智能分类和标注，从而加快信息检索的速度和提高检索结果的质量。
研究人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用具有重要意义。
通过深入探讨人工智能技术在数字档案信息资源管理中的作用，可以不仅帮助我们更好地理解人工智能技术对信息分类与检索的影响，也为未来的研究和实践提供重要的指导方向。
1.2 研究目的研究目的是探讨人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用和发展情况，分析其在提高信息资源管理效率、减少人力资源浪费、提升检索准确性等方面的作用。
通过深入研究人工智能技术在数字档案管理领域的应用，旨在为数字档案信息资源的有效分类、准确检索提供技术支持和指导，推动数字档案管理工作的现代化、智能化发展。
本研究旨在探索人工智能技术与数字档案信息资源管理领域的结合，为数字档案管理人员提供更加高效、智能的工作方式，以应对信息量大、资源分散、检索困难等问题，为数字档案管理工作的规范化、智能化提供理论与实践支持。
通过对人工智能技术在数字档案信息资源分类与检索中的应用和发展的探讨，将为相关领域的研究者和从业者提供新的思路和方法，促进数字档案信息资源管理领域的发展与进步。
1.3 研究意义数字，格式等。
的内容如下：数字档案信息资源在当今社会已经得到了广泛的应用，它们为我们提供了方便快捷的信息查询与检索途径，极大地方便了我们的生活和工作。
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用
人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用人工智能(AI)技术在搜索引擎中的应用随着信息技术的快速发展，人工智能(AI)技术在各个领域都得到了广泛的应用。
其中，搜索引擎领域是人工智能技术最为突出的应用之一。
本文将探讨人工智能技术在搜索引擎中的应用，并介绍其在提升搜索效果、个性化推荐和广告精准定位等方面的优势。
一、人工智能技术提升搜索效果搜索引擎是互联网上最主要的信息检索工具，人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加智能地理解用户的搜索意图，提升搜索结果的准确性和相关性。
首先，人工智能技术使得搜索引擎能够理解自然语言。
以往，用户在搜索引擎中输入的关键词通常是简短的短语或词汇，这往往不能完整地表达用户的搜索需求。
而如今，借助自然语言处理和机器学习等人工智能技术，搜索引擎能够理解用户输入的自然语言，从而更准确地匹配用户的搜索意图。
其次，人工智能技术使得搜索引擎能够进行语义分析。
传统的搜索引擎主要通过关键词匹配来确定搜索结果的相关性，但这种方式存在关键词歧义和语义误差的问题。
而人工智能技术的应用可以通过分析用户的搜索行为和语境，深入理解用户的搜索目的，从而提供更加准确、全面的搜索结果。
二、人工智能技术实现个性化推荐随着互联网时代的到来，信息过载成为了一个普遍存在的问题。
为了帮助用户更好地发现感兴趣的内容，搜索引擎引入了个性化推荐系统。
而人工智能技术的应用使得个性化推荐系统能够更加精准地理解用户的个人喜好和偏好，提供更加个性化的推荐结果。
个性化推荐系统主要通过分析用户的历史搜索记录、点击行为以及社交网络信息等，建立用户的兴趣模型，并基于这些兴趣模型进行推荐。
而人工智能技术可以对这些数据进行大规模的分析和挖掘，从而提取出用户的潜在兴趣和需求，为用户推荐更加符合其个性化需求的内容。
三、人工智能技术实现广告精准定位广告是搜索引擎的主要商业模式之一，而人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更加精准地投放广告，提高广告的点击率和转化率。
基于人工智能的智能化检索系统研究与设计
基于人工智能的智能化检索系统研究与设计概述在信息爆炸的时代，快速、有效地检索所需的信息变得愈发重要。
为了满足用户对信息检索的需求，人工智能技术被引入到检索系统中，以提供更智能化和个性化的搜索体验。
本文将介绍基于人工智能的智能化检索系统的研究与设计。
一、人工智能在检索系统中的应用人工智能技术可以通过数据挖掘、自然语言处理、机器学习等方法，对大量的信息进行分析和理解，从而提高检索系统的性能。
以下是人工智能在检索系统中的几个常见应用：1. 语义分析：利用自然语言处理技术，对搜索语句进行分析和理解，从而能够更准确地理解用户的需求，并返回更相关的搜索结果。
2. 推荐系统：通过分析用户的搜索行为和历史数据，可以向用户推荐个性化、感兴趣的内容，提高搜索效果。
3. 图像检索：利用机器学习和计算机视觉技术，可以通过图片的视觉特征来进行检索，提供更全面的搜索结果。
4. 问答系统：借助自然语言处理和知识图谱等技术，可以理解用户的问题并给出准确的答案，提供更智能化的搜索体验。
二、智能化检索系统的设计要点设计一个智能化检索系统需要考虑以下几个关键要点：1. 数据收集与处理：系统需要收集和处理大量的数据，以建立起准确的模型。
数据可以通过网络爬虫等方式获取，并进行清洗和预处理，以保证数据的准确性和一致性。
2. 算法选择与优化：根据不同的场景和需求，选择合适的人工智能算法来处理数据。
例如，可以利用深度学习算法对大规模文本数据进行训练，提取特征并进行语义分析。
3. 用户界面设计：一个好的用户界面可以提升用户的搜索体验。
界面应简洁明了，易于操作，同时可以根据用户的需求提供个性化的搜索建议和结果。
4. 系统性能优化：由于智能化检索系统需要处理大量的数据和复杂的算法，因此系统性能的优化尤为重要。
可以采用数据分析、性能测试和算法优化等方法，提高系统的检索速度和稳定性。
三、智能化检索系统的应用案例智能化检索系统已经广泛应用于各个领域，以下是几个典型的案例：1. 电商搜索引擎：通过利用人工智能技术，为用户提供更准确的商品搜索结果，并根据用户的历史行为和偏好推荐个性化的商品。
人工智能的信息检索与应用
人工智能的信息检索与应用人工智能是近年来越来越受到关注的热门话题，其能够带给我们的变化和影响也越来越多。
特别是在信息领域，人工智能的应用已经成为不可或缺的一部分。
在这篇文章中，我们将围绕人工智能在信息检索和应用方面的发展进行探讨。
一、人工智能在信息检索中的应用众所周知，搜索引擎已经成为人们在获取信息、解决问题等方面的首选方式。
而人工智能便是搜索引擎得以发展的重要因素之一。
在搜索引擎中，人工智能主要体现在几个方面。
首先，通过机器学习和深度学习等技术，搜索引擎可以更好地理解用户的搜索意图。
例如，当用户在搜索引擎上输入“苹果”，搜索引擎并不会将其理解为水果，而是进一步判断出用户可能是想了解苹果公司这个品牌，还是要了解苹果这款电子产品。
通过对用户搜索习惯、历史搜索记录等数据的分析，搜索引擎可以更准确地预测用户的搜索意图，提供更符合用户需求的搜索结果。
其次，人工智能还可以大大提高搜索引擎的搜索效率和准确性。
例如，使用自然语言处理和机器翻译技术，可以让搜索引擎更好地识别不同语言的搜索意图，从而为全球用户提供更加丰富的搜索结果。
此外，还可以通过使用智能算法、深度学习等技术，大幅度减少搜索引擎的缓慢以及错误的搜索结果，提高结果的可信度，让用户更快地获取信息。
最后，搜索引擎可以通过人工智能技术辅助用户进行搜索结果的筛选和排序。
对于一个搜索结果页面，往往会有数十条甚至几百条相关结果。
但用户要了解的信息可能只有几条，这时人工智能便可以学习用户的喜好、行为习惯等，提供给用户优质的排序算法，筛选出用户最可能感兴趣的前几条结果。
二、人工智能在信息应用中的应用。
除了在信息检索的方面，人工智能还在信息应用的方面有着更广泛的应用，例如语音识别、自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域。
在语音识别方面，人工智能技术已经相当成熟。
例如，语音输入已经成为人们比较常用的输入方式。
这一技术的核心在于机器学习技术，使得计算机能够理解和分析人的语音音频，将其转化为文本格式的内容。
人工智能在信息检索中的应用
人工智能在信息检索中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为信息检索领域的重要应用。
随着互联网的发展，人们面临的信息爆炸问题愈发严重，如何从海量信息中快速准确地检索出所需内容成为了一个亟待解决的问题。
而人工智能技术的出现为信息检索提供了全新的解决方案。
一、智能搜索引擎人工智能在信息检索中的应用首先体现在智能搜索引擎上。
传统的搜索引擎主要依靠关键词匹配来进行搜索，但由于语义的复杂性和歧义性，往往会产生大量的垃圾结果。
而人工智能技术的应用使得搜索引擎能够更好地理解用户的搜索意图，从而提供更精准的搜索结果。
智能搜索引擎通过分析用户的搜索历史、地理位置、兴趣爱好等信息，构建用户画像，从而为用户提供个性化的搜索结果。
同时，智能搜索引擎还可以利用自然语言处理技术，将用户的搜索关键词进行语义分析，从而理解用户的搜索意图，并根据用户的需求提供更加准确的搜索结果。
二、信息抽取与摘要人工智能还可以应用于信息抽取与摘要领域。
传统的信息抽取技术主要依靠规则和模板来进行信息提取，但面对大规模的数据时，这种方法往往效果不佳。
而人工智能技术的出现使得信息抽取变得更加智能化。
通过自然语言处理和机器学习等技术，人工智能可以从大量的文本数据中提取出有用的信息。
例如，可以从新闻文章中提取出新闻标题、作者、时间等关键信息，从产品评论中提取出用户对产品的评价等等。
同时，人工智能还可以将抽取出的信息进行摘要，以便用户快速了解文本的主要内容。
三、智能问答系统智能问答系统是人工智能在信息检索中的又一重要应用。
传统的搜索引擎只能提供相关的搜索结果，而无法回答用户具体的问题。
而智能问答系统通过自然语言处理和知识图谱等技术，可以理解用户的问题，并给出准确的答案。
智能问答系统可以通过构建知识图谱，将各种知识和实体进行关联，从而为用户提供准确的答案。
同时，智能问答系统还可以利用机器学习技术，从大量的问答数据中学习并提高回答的准确性。
人工智能如何提升网络搜索与信息检索的效率
人工智能如何提升网络搜索与信息检索的效率随着互联网的快速发展，我们每天都在面对大量的信息，如何快速准确地搜索和检索所需的信息成为了一项重要的技能。
近年来，人工智能技术的发展让我们能够更高效地进行网络搜索和信息检索。
本文将探讨人工智能如何提升网络搜索与信息检索的效率。
一、智能推荐系统智能推荐系统是人工智能在网络搜索和信息检索中的一项重要应用。
通过分析用户的搜索行为、兴趣爱好和历史记录，智能推荐系统可以根据个人化的需求呈现相关的搜索结果或推荐相关的信息。
这样，用户可以更快速地找到符合自己需求的信息，节省了大量的时间和精力。
此外，智能推荐系统还可以根据用户的反馈不断优化搜索结果，提供更加精准和个性化的服务。
二、自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和处理人类的自然语言。
在网络搜索和信息检索中，NLP技术可以帮助我们更准确地表达搜索需求，提高搜索结果的匹配度。
例如，当我们输入一个问题进行搜索时，传统的搜索引擎往往只能匹配关键词，而无法理解句子的语义。
而有了NLP技术，搜索引擎可以更好地理解搜索意图，提供更精准的搜索结果。
同时，NLP技术还可以帮助搜索引擎识别并纠正拼写错误，提高搜索结果的准确性。
三、图像搜索技术除了文字搜索，图像搜索也是网络搜索与信息检索中不可忽视的一部分。
人工智能的发展使得图像搜索技术得到了极大的改善。
传统的图像搜索往往需要用户输入相关的关键词来进行搜索，这对于那些无法准确描述图像的用户来说是一种挑战。
而有了人工智能技术的支持，图像搜索引擎可以通过分析图像的特征，自动识别图像内的物体、场景和情绪等信息，从而为用户提供更准确的搜索结果。
图像搜索技术的发展不仅可以提升用户的搜索效率，还可以帮助用户快速找到感兴趣的商品、景点等相关信息，提供更加智能化的搜索服务。
四、语音识别与搜索语音识别是人工智能技术在网络搜索与信息检索中的又一重要应用。
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人工智能技术在信息检索系统中的应用
长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。
不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。
总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。
目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。
自从人工智能技术问世以来，它的研究已经有了显著的成果。
人工智能应用于信息检索系统的成果——智能信息检索系统给信息检索领域带来了革命性的变化。
1智能信息检索系统概述
智能信息检索系统是一种智能化的计算机信息检索系统,它模拟人类关于信息处理的思维过程和智能活动,实现信息知识的存储,检索和推理,并向用户提供智能辅助。
由于人工智能的引入，智能信息检索系统的优势明显：强大的自然语言理解能力，使用户可以用自然语言更确切地表达自己的信息需求；模拟专家的检索方法，把用户所表达的信息需求，制定解决策略以及分析结果的工作转移到智能信息检索系统来处理；具有强大的学习能力，能自动地获取知识，能直接向书本学习，并在实践中实现自我完善。
2智能信息检索的结构
2.1知识库及其管理系统
知识库是知识存储机构，用于存储解决用户信息需求所需的原理性知识、专家的经验性知识以及有关的事实等。
知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机提供求解问题所需的知识，与两者都有密切关系。
2.2数据库及其管理系统
它存放用户提供的初始事实、问题描述以及系统运行过程中得到的中间结果、最终结果、运行信息（如推出结果的知识链）等。
2.3检索推理机构
它综合应用各种信息检索策略与推理技术，利用知识库中的知识，按一定的推理策略解决用户的问题。
2.4知识获取
这是获取知识的机构，由一组程序组成。
其基本任务是把知识输入到知识库中，并负责维护知识的完整性与一致性，建立起性能良好的知识库。
2.5解释机构
它能够对自己的行为作出解释，回答用户提出的“为什么？”、“结论是怎么出来的？”等问题，是信息检索系统取信于用户的一个重要措施。
3智能信息检索面临的问题
智能信息检索系统的研究经历了几十年的发展，到目前为止，已经研究出了一些实用性的智能信息检索系统。
但是，人工智能信息检索在下列领域依然无法得到根本性的突破。
3.1自然语言理解
自然语言理解是智能信息检索系统的基础。
自然语言是极其复杂的。
对我们每个人来说，是以我们的全部知识来理解语言的。
机器理解自然语言需要把每个人脑都拥有的高度相似的、有关的“背景知识”存入计算机中，利用这种上下文相关知识进行推理，但这是难以做到的。
3.2知识的表示
人类的智能活动主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础。
为了让计算机具有智能，就必须使它具有知识。
但知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去的，因此知识表示是长期以来人工智能研究的一个重要问题,在智能信息检索系统设计中,知识表示则成为一个核心部分。
在人工智能中，知识表示就是要把问题求解中所需要的对象、前提条件、算法等知识构造为计算机可处理的数据结构以及解释这种结构的某些过程。
在信息检索中，同一条知识对不同的用户有着不同的重要性。
因此，在信息检索中，知识的表示与利用是一个很大的难题。
例如，如何从询问中获得领域知识，信息表示要达到怎样的深度等。
3.3知识的获取
拥有知识是智能信息检索系统区别于一般信息检索系统的重要标志,而知识的质量与数量又是决定其性能的关键因素。
如何使智能信息检索系统获得高质量的知识，这正是知识获取要解决的问题。
由于各方面的原因，知识获取至今仍是一件相当困难的工作，虽然已有许多人工智能学者在开展这方面的研究工作，希望实现知识的自动获取，即由信息检索系统自动完成对知识的获取，并且也取得了一些成果，但离知识的完全自动获取这一目标相距甚远，还需要走一段漫长的道路，解决许多理论及技术上的问题。
4从人工智能研究的成果来探讨解决问题的思路
4.1自然语言理解
在人工智能领域,自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类自然语言的一个研究领域。
具体的说他要达到如下三个目标：（1）计算机能理解人们用自然语言输入的信息，并能正确回答输入信息中的有关问题。
（2）对输入信息，计算机能产生相应的摘要，能用不同词语复述输入的内容。
（3）计算机能把某一种自然语言表示的信息自动的翻译为另一种自然语言。
对于智能信息检索系统来说，主要是要达到前面两个目标。
关于自然语言理解的研究可以追溯到20世纪50年代。
但大多集中在将一种自然语言翻译成另一种自然语言的研究上。
进入20世纪70年代，一批采用句法—一语义分析技术的自然语言理解系统脱颖而出，在语言分析的深度和难度方面都比早期的系统有了长足的进步。
进入20世纪80年代后，更强调知识在自然语言理解中的重要作用。
近十年来在自然语言理解的研究中一个值得注意的是语料库语言学的崛起，它认为语言学知识来自语料，人们只有从大规模语料库中获取理解语言的知识，才能真正实现对语言的理解。
目前，虽然基于语料库的自然语言理解方法还不成熟，正处于研究之中，但它是一个值得注意的研究方向。
而且我们可以将已经取得的成果用于智能信息检索系统的自然语言处理上。
4.2知识的表示
对于知识表示方法的研究，离不开对知识的研究与认识。
由于目前对人类知识的结构及机制还没完全搞清楚，因此关于知识表示的理论及规范尚未建立起来。
尽管如此，人们在对智能信息系统的研究及建立过程中，还是结合具体研究
提出了一些知识表示方法。
概括起来，这些表示方法可分为两大类：符号表示法，连接机制表示法。
对同一知识，一般都可以用多种方法进行表示，但其效果却不相同。
因为不同领域中的知识一般都有不同的特点，而每一种表示方法也各有自己的长处与不足。
因而，有些领域的知识可能采用这种表示模式比较合适，而有些领域的知识可能采用另一种表示模式更好。
有时还可能把几种表示模式结合起来，作为一个整体来表示领域知识，以取得取长补短的效果。
另外，上述各种知识表示方法大都是在进行某项具体研究或者建立某个智能系统时提出来的，有一定的针对性和局限性，应用时需根据实际情况作适当的改变。
在建立一个具体的智能系统时，究竟采用哪种表示模式，目前还没有统一的标准，也不存在一个万能的知识表示模式。
但一般来说，在选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑：要充分表示领域知识，即在确定一个知识表示模式时，首先应该考虑的是它能否充分地表示领域知识；要考虑是否有利于对知识的利用；是否便于对知识的组织、维护与管理；是否便于理解和实现。
4.3知识的获取
目前，知识获取通常是由知识工程师与系统中的知识获取机构共同完成的。
知识工程师负责从领域专家那里抽取知识，并用适当的模式把知识表示出来，而系统中的知识获取机构负责把知识转换为计算机可存储的内部形式，然后把他们存入知识库。
在存储的过程中，要对知识进行一致性、完整性的检测。
知识获取的任务是为信息系统或者专家系统获取知识，建立起健全、完善、有效的知识库，以满足求解领域的问题的需要。
对智能信息检索系统来说，就是要满足信息检索这一具体领域的需要。
为了完成这个任务，知识获取必须做到：（1）抽取知识：即把蕴含于知识源（领域专家，书本，相关论文及系统的运行实践等）中的知识经识别，理解，筛选，归纳等抽取出来，以便建立知识库。
（2）知识转换：即把知识由一种表示形式变换为另一种表示形式。
（3）知识的输入：即把用适当模式表示的知识经编辑、编译送入知识库的过程；（4）知识的检测：知识库的建立是通过对知识进行抽取、转换和输入等环节实现的，这一过程中的任何环节上的失误都会造成知识的错误，直接影响系统的性能，因此必须对知识进行检测，以便尽早发现并纠正可能出现的错误。
按知识获取的自动化程度划分，可分为非自动知识获取和自动知识获取两种方式。
自动知识获取是知识获取最终的目标，它是一种理想的知识获取方式，但它却涉及到人工智能的多个领域。
例如模式识别、自然语言理解、机器学习等。
而这一理论目前尚处在研究阶段，由许多技术上的问题需要作进一步的研究，就目前已经取得的研究成果而言，尚不足于真正实现自动知识获取。
因此，知识的完全自动获取目前还只能作为人们为之奋斗的目标。
但是，人工智能的研究毕竟已经取得了很大的进步，自然语言理解，机器学习等的研究也已取得了较大的进展，特别是近年来关于人工神经网络的研究提出了多种学习算法，这都为知识获取提供了有利条件。
因此，在建造智能信息检索系统时，应充分利用这些成果，逐渐向知识的自动获取过渡，提高其智能程度。
事实上，在近年来建造的智能信息系统中，也都不同程度的做了这方面的尝试，在非自动知识获取的基础上增加了部分学习功能，使系统能从大量事例中归纳出某些知识。