智能信息检索技术在人工智能与船海工程中的应用

信息检索是用户通过互联网或者数据来查询和获取信息的途径，能够快速、有效地获得信息是检索工具的基本要求。通过检索的内容也可以了解检索人近期的需求和感兴趣的内容，而随着深度学习、自然语言处理等技术的日趋成熟，检索技术也更加丰富多样。同时，检索带来的商业价值也被各检索网络公司和电商所充分利用，其智能程度已经达到了一定的水平。云计算和大数据的技术使得用户的信息更加透明，可以有效、快速地搜集到客户的行为模式，洞察到客户的购买需求，帮助企业清晰地了解客户可能具备的购买潜力，尽可能地把需求变为利润，这能够让企业制定最佳营销策略和提高投放广告的有效性。随着检索的智能化发展，未来这方面的开发必然会是研究的热点问题。

人工智能的概念在信息检索中的应用主要包括：信息过滤、异构信息整合、全息检索。

信息过滤主要包括两方面内容：一是通过信息过滤去除无用的信息；二是通过过滤保证网络安全。传统过滤方法都是基于包的过滤，在应用和文本的基础上进行筛查。引入了人工智能的方法后，过滤更加有灵活性，减少销售人员的工作，智能化系统围绕潜在客户的全生命周期来择取有价值的线索，判断最优销售策略，匹配相关的人员进行跟进。大数据所得到的海量信息，如果没有智能化的筛选方法很难得到有效的线索，通过预先设定筛选规则的方法，不但提高效率和准确性，还能省去繁重的人工操作。

考虑安全因素，使信息过滤更加复杂，尤其是随着近些年来智能终端的快速发展，视频和图片的信息量几乎是爆炸式的递增，各种社交和网络平台都需要对各种各样的影像信息和文字信息进行过滤，否则易造成社会恐慌和不良的影响。然而，通过人工来监控这些海量的数字信息是几乎不可能的，而人工智能的出现给了我们一个有效的解决途径。以美国社交平台Facebook为例，在该平台上曾出现有人视频直播杀人的过程，有黑人被枪杀的视频和恐怖组织枪杀警察的视频，都躲过了人工监察，直接在网上被疯狂转发。诸如此类的一些涉及黄色和暴力的视频和图片都应该被过滤掉，所以针对Facebook出现的情况，美国Dextro公司利用机器学习来分析视频的声音和影像，某些特征被迅速提取出来，如枪支、游行和流血的场景，这些特征能够被快速发现并进行标注。Twitter的Cortex团队采用大型仿真神经网络来分析Periscope的用户信息，优化推荐内容。Facebook则在图像识别、人脸识别和视频分析方面进行了大量的研究和开发。现阶段，人工智能报告的预警图片比人类发现的要多得多，在寻找暴力和色情信息方面人工智能已经能够比人做得更好；但是对于分析复杂的情境和情绪的掌控方面，人工智能还不能和人类相比，比如激烈的争执和质问等，但随着人工智能的不断发展，未来很有可能实现完全脱离人工的监控来完成所有网络信息的过滤。(www.xing528.com)

异构信息检索主要是指能够检索多种数据格式的文件，比如HTML、RTF、PDF、XML等，检索技术可以检索到这些文件内的内容，同时异构信息检索还能够用不同语言检索，可以实现不同结构数据的整合和统一，不同数据库的接口类型也能够集成，主要目的是实现检索无障碍、跨平台和多数据融合。

全息检索是更进一步的发展，随着人工智能技术的不断升级，现在已能够实现更快速、有效的语音和图像识别，未来会逐渐基于自然语言处理和人机交互等高智能化的检索技术实现无障碍检索。目前国内外已经开展了一些全息检索研究工作，但是距离真正实现全息检索还有一定的距离。