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。

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

模型

早期的信息检索系统采用“布尔查询”的方法来进行全文检索。这种方法无疑将构造一个合适的查询的责任推到用户身上。用户必须详细的规划自己的查询，其复杂程度不亚于编程语言。这种检索方式并不提供任何的文档相关性测度，对于文档与查询的评价就只有“匹配”，“不匹配”两种而已。这两点问题决定了布尔查询不能被广泛应用。但是，由于布尔检索能够给用户提供更多的可控制性，今天我们仍然可以在搜索引擎的“高级搜索”中找到布尔查询的身影。

对于大规模的语料库，任何检索都可能返回数量众多的结果，因此对检索结果进行排序是必须的。因此，一个好的信息检索模型必须提供文档相关性测度。一个好的测度应该使与用户查询需求最相关的那些结果，排在最前面，同时允许尽可能多的，与用户查询有一定关系的结果被包括进来。目前，最为常用的信息检索模型有三种：<