人工智能技术在信息检索系统中应用
人工智能在智能检索中的应用
人工智能在智能检索中的应用随着人们对信息的需求不断增加，针对信息查询的技术也在不断提升。
其中，智能检索技术的应用成为了一种趋势。
而人工智能，则是智能检索技术中最关键的一环。
本文将从人工智能在智能检索中的应用入手，探讨其在不同领域的应用情况。
一、人工智能在搜索引擎中的应用搜索引擎是智能检索技术的重要实践之一，其对信息的简便获取性起到了巨大的推动作用。
而在这一领域中，人工智能技术的应用也是极其广泛的。
其中，人工智能算法的应用，是该领域不可或缺的一环。
比如说，当我们在搜索引擎中输入查询关键词后，搜索引擎通过人工智能算法能够智能地识别出用户所要查的内容，并给出最符合用户需求的搜索结果。
这也成为了智能搜索引擎中的核心技术。
二、人工智能在社交媒体中的应用社交媒体已经成为当今社会中信息传播最广泛，最实时的平台之一。
而在这一领域中，人工智能的应用也取得了一定程度的进展。
举例来说，陌陌在其社交平台上利用人工智能技术，通过大数据分析和机器学习，致力于提升陌生人间的互动效率和互动体验，增加用户的沟通交流。
三、人工智能在知识图谱中的应用知识图谱是一种基于语义理解和知识表示的知识组织和存储形式，它能够通过关系表示来对知识进行分类学处理。
而在知识图谱的构建过程中，人工智能也成为了一种不可或缺的技术。
无论是谷歌，百度等大型搜索引擎，还是国内知识图谱领域的一些专业公司，都在通过人工智能算法的应用，搭建出越来越完整的知识图谱。
而这些知识图谱的普及，将进一步推进自然语言处理技术的成熟，也将为更多领域的人工智能应用，提供更为丰富的数据支撑。
在人类社会发展的历史长河中，人工智能技术的应用，无疑是一次重要的技术革新。
而在智能检索这一领域中，人工智能技术的应用更是将搜索引擎、社交媒体、知识图谱等多个领域联接在了一起。
可以预见，随着大数据、云计算等技术的不断创新，人工智能技术的应用将继续推动着智能检索技术的不断发展。
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随着科学技术的不断进步，人工智能技术已经逐渐应用到了文献检索中。
传统的文献检索方式通常是基于关键词检索，但这种方式无法有效地满足用户精准的信息需求。
而人工智能技术则可以更加智能地解决这个问题。
一、人工智能技术在文献检索中的应用1. 自然语言处理技术自然语言处理技术是一种将文本转换成计算机可以理解的语言的技术，可以实现文献检索的智能化。
通过自然语言处理技术，计算机可以深入理解文本，判断文本中的关键信息，同时过滤掉无用信息，提高文献检索的准确性。
2. 深度学习技术深度学习技术是一种基于神经网络的机器学习算法，可以通过大量数据来训练模型，实现文献检索的自动化。
通过深度学习技术，计算机可以自主学习用户的需求，更加准确地提供符合用户需求的文献信息。
3. 推荐算法推荐算法是一种基于用户行为的机器学习算法，可以通过用户的历史信息来推荐符合用户需求的文献。
通过分析用户搜索的历史数据和用户的偏好，计算机可以迅速推荐出符合用户需求的文献，提高用户的满意度。
二、人工智能技术在文献检索中的优势1. 提高了检索的精准度传统的文献检索方式通常基于关键词检索，但这种方式无法很好地满足用户的真正需求。
而人工智能技术可以通过半自动或智能化的方式，更加深入地分析用户的搜索需求，提高文献检索的精准度。
2. 提升了用户体验人工智能技术可以通过自主学习用户的需求，提高纸献检索的效率和准确性，同时也可以根据用户的兴趣来为用户推荐他们可能感兴趣的文献。
这种方式提升了用户体验，让用户更轻松地找到他们需要的信息。
3. 提高了检索效率在传统的文献检索方式下，人们需要手动输入关键字，根据返回的结果筛选出自己需要的文献。
而人工智能技术可以自主分析文献内容，更加准确地为用户提供相关的文献，同时也可以自动化地为用户筛选出他们想要的信息。
三、人工智能技术在文献检索中的应用前景人工智能技术在文献检索中的应用前景非常广阔。
未来，随着数据的不断增长和信息的不断更新，人工智能技术将继续发挥重要作用。
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。
人工智能技术在信息检索系统中的应用
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
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。
2.
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.
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.
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。
2
2.1
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。
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人工智能技术可以通过自动学习和模式识别等手段，对数字档案信息资源进行自动分类，提高分类的准确性和效率。
可以利用机器学习算法对数字档案信息资源进行语义分析，提取出关键词、标签等信息，实现对信息资源的自动标注和分类。
人工智能技术还可以通过对大量的数字档案信息资源进行数据挖掘和分析，发现其中的模式和规律，为数字档案信息资源的分类提供参考和支持。
人工智能技术还可以通过建立智能推荐系统，根据用户的浏览和检索历史，自动为用户推荐相关的数字档案信息资源，提高用户对信息资源的访问效率和满意度。
这种个性化的推荐系统可以基于用户的兴趣和需求，为用户提供更加精准的信息服务，提高信息资源的利用价值。
人工智能技术可以通过自然语言处理和语义理解等技术手段，实现对数字档案信息资源的智能检索。
可以利用自然语言处理技术对用户的检索查询进行分析和理解，实现对用户检索需求的精确匹配。
人工智能技术还可以结合知识图谱和语义网络等技术，实现对数字档案信息资源的语义理解和推理，提高检索结果的精准度和全面性。
人工智能技术还可以通过建立智能问答系统，为用户提供智能化的信息检索服务。
这种智能问答系统可以通过对用户的问题进行语义理解和知识推理，为用户提供准确、及时的检索结果，解决用户在信息检索过程中遇到的问题和困难。
随着人工智能技术的不断发展，数字档案信息资源的分类与检索工作也将迎来新的发展机遇。
随着深度学习和神经网络等人工智能技术的不断进步，将进一步提高对数字档案信息资源的自动分类和语义理解能力，提高分类与检索的准确性和效率。
人工智能技术还将进一步拓展数字档案信息资源的智能化应用。
将结合虚拟现实和增强现实等技术，实现对数字档案信息资源的智能化呈现与交互，为用户提供更加直观和便捷的信息获取体验。
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具有广阔的前景和发展空间。
随着人工智能技术的不断进步和应用，将进一步提高数字档案信息资源的管理效率和服务质量，为数字档案信息资源的利用与保护提供更加强大的技术支持。
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。
人工智能技术在信息检索中的应用探索
人工智能技术在信息检索中的应用探索近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
信息检索作为人们获取所需信息的一种重要方式，也没有例外地受到人工智能技术的影响和推动。
本文将就人工智能技术在信息检索中的应用进行探索，并分析其对信息检索的影响。
首先，人工智能技术使得信息检索更加智能化。
传统的信息检索方式主要依赖关键词匹配，但是这种方式存在着一定的局限性。
如果用户输入的关键词与文档内容的表达方式不一致，或者文档中没有准确的关键词信息，就很难获得准确的搜索结果。
而人工智能技术，尤其是自然语言处理和机器学习的发展，使得文档的内容可以更好地被理解和解析。
例如，通过语义分析和语义相似度算法，人工智能技术可以识别出与用户查询意图相关的文档，而不仅仅是依赖于单一的关键词匹配。
其次，人工智能技术提供了更个性化的信息推荐服务。
在信息爆炸的大背景下，用户在进行信息检索时往往被大量的结果所淹没，很难筛选出真正有用的信息。
而人工智能技术可以根据用户的历史搜索记录、浏览行为、兴趣偏好等多方面的信息来进行个性化的推荐。
通过对用户的行为进行分析和学习，人工智能系统能够根据不同用户的需求为其提供更加有针对性的搜索结果。
这种个性化推荐不仅可以提高用户满意度，也能够帮助用户更快速地找到所需信息。
另外，人工智能技术在信息检索中还能够提供更多的多媒体信息检索方式。
传统的信息检索是针对文本信息进行搜索，而随着互联网技术的发展，大量的多媒体信息如图片、视频、音频等被广泛应用。
然而，这些多媒体信息的搜索和检索具有一定的复杂性，因为它们不能像文本一样直接被计算机理解。
但是，随着计算机视觉和语音识别等人工智能技术的不断进步，人工智能系统可以对多媒体信息进行标注、分类和搜索，为用户提供更多元化的信息检索方式。
然而，人工智能技术在信息检索中也存在一些挑战和问题。
首先是隐私和安全问题。
由于人工智能系统需要收集和分析大量的用户数据，涉及到用户的个人隐私，如何保护用户的隐私和信息安全成为一个重要的问题。
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人工智能技术在信息检索系统中应用摘要阐述了人工智能的原理及智能信息检索系统的基本概念，分析了智能信息检索系统的结构及其研究中遇到的难题，并从人工智能的研究成果来探讨解决问题的思路。
关键词人工智能；智能信息检索系统；信息检索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 智能信息检索系统的结构智能信息检索系统与专家系统有很大的相似性，其基本结构（见图1）和工作原理是基本相同的。
2.1人机接口部分人机接口是信息检索系统和用户交流的界面，它能理解、分析用户的自然语言提问，并产生适合用户的结果，还具有解释功能。
它由一组程序相应的硬件组成，用于完成输入输出工作。
系统通过它输入知识更新完善知识库，一般用户通过它输入信息需求。
2.2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。
2.3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。
2.4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。
2.5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。
2.6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知识的表示在人工智能中，知识表示实际上就是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。
对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
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。
参考文献1张玉峰．智能情报系统．武汉大学出版社，20012杨新波．智能情报检索系统研究．情报科学，2000（5）3刘宁．用于情报检索的专家系统．现代图书情报技术，2004 （1）4李明，沈红君．情报检索智能化．情报理论与实践，2005（6）5 涂序彦．人工智能及其应用．北京：清华大学出版社，20046王永庆．人工智能原理与方法．西安交通大学出版社，2004。