人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用

摘要：對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)檢索而言，往往借助于對關(guān)鍵詞的檢索與基本的統(tǒng)計方式，從而使此檢索方式無法滿足大數(shù)據(jù)、信息時代的發(fā)展需求。隨著人工智能技術(shù)的普及應(yīng)用，尤其是自然處理器、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用更是為數(shù)據(jù)檢索提供了技術(shù)支撐，有效地實現(xiàn)了數(shù)據(jù)自動檢索功能，無論是檢索效率，還是精準(zhǔn)度均得到了明顯提升。為此，加強(qiáng)人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用研究，可以實現(xiàn)人工智能技術(shù)發(fā)展的同時，還能夠提升數(shù)據(jù)自動檢索的效率，對各個行業(yè)的發(fā)展具有重要價值。

關(guān)鍵詞：人工智能"信息數(shù)據(jù)"自動檢索"大數(shù)據(jù)

The"Application"of"Artificial"Intelligence"Technology"in"Automatic"Data"Retrieval

ZHANG"Tao

Beijing"Zhongdian"Puhua"Information"Technology"Co.，"Ltd.，"Beijing，100192"China

Abstract："For"traditional"data"retrieval，"it"often"relies"on"keyword"search"and"basic"statistical"methods，"which"makes"this"retrieval"method"unable"to"meetnbsp;the"development"needs"of"big"data"and"information"age."With"the"popularization"and"application"of"artificial"intelligence"technology，"especially"the"application"of"natural"processors，"deep"learning"and"other"technologies，"it"has"provided"technical"support"for"data"retrieval，"effectively"realizing"the"function"of"automatic"data"retrieval."Both"retrieval"efficiency"and"accuracy"have"been"significantly"improved."Therefore，"strengthening"the"research"on"the"application"of"artificial"intelligence"technology"in"automatic"data"retrieval"can"not"only"achieve"the"development"of"artificial"intelligence"technology，"but"also"improve"the"efficiency"of"automatic"data"retrieval，"which"is"of"great"value"to"the"development"of"various"industries.

Key"Words："Artificial"intelligence;"Information"data;"Automatic"retrieval;"Big"data

隨著大數(shù)據(jù)、5G技術(shù)的普及應(yīng)用，人們對所獲取信息的精準(zhǔn)度、效率等方面提出了更高的要求。基于此背景下，數(shù)據(jù)自動檢索不僅成為人們獲取信息資源、解決問題的主要舉措之一，而且隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)自動檢索行業(yè)得到的創(chuàng)新發(fā)展。

1"人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中的優(yōu)勢

1.1高效的檢索效率

在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用人工智能技術(shù)切實提升了信息檢索的效率。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)檢索的重要基礎(chǔ)就是關(guān)鍵詞與簡單的統(tǒng)計算法，此方式顯然無法滿足海量數(shù)據(jù)的檢索需求。人工智能技術(shù)中通過自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的英語，可以精準(zhǔn)、高效的析用戶需求，特別是在數(shù)據(jù)的預(yù)處理、索引的構(gòu)建以及結(jié)果的排序等方面，人工智能技術(shù)可以有效地實現(xiàn)自動化與智能化的同步進(jìn)行，極大的縮短了信息檢索的時效[1]。

1.2檢索精度較高

通過人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用可以有效提升檢索的精度。傳統(tǒng)檢索方式主要依靠關(guān)鍵詞，極易忽略上下文、語義關(guān)聯(lián)等，進(jìn)而影響檢索的精度。人工智能技術(shù)中自然語言處理與深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地彌補(bǔ)此類問題，即人工智能技術(shù)利用語義分析、上下文理解等技術(shù)來精準(zhǔn)地滿足用戶的需求[2]。

1.3良好的用戶體驗

人工智能技術(shù)應(yīng)用在數(shù)據(jù)自動檢索中為用戶帶來了良好的體驗感受。利用智能化、自動化的界面設(shè)計與交互方式，讓用戶和數(shù)據(jù)檢索變得更為和諧。例如：自然語言處理技術(shù)可以結(jié)合用戶日常語言使用愛好進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的檢索，而不在限定與某一個關(guān)鍵詞。另外，智能推薦與自動補(bǔ)全功能更是幫助用戶可以快速檢索到相關(guān)信息，降低了用戶打字所花費(fèi)的時間精力。

2人工智能在數(shù)據(jù)自動檢索中的核心技術(shù)

2.1自然語言處理

作為人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用最為關(guān)鍵的技術(shù)之一，自然語言處理（Natural"Language"Processing，NLP）技術(shù)是人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。NLP技術(shù)能夠?qū)ψ匀徽Z言文本進(jìn)行解析、處理、生成等操作。NLP技術(shù)涵蓋了分詞細(xì)化、詞性精準(zhǔn)標(biāo)注、命名實體高效識別等一系列關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)共同構(gòu)建了數(shù)據(jù)自動檢索的基石。NLP技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中發(fā)揮著舉足輕重的作用[3]。第一，該技術(shù)能夠?qū)⒂脩舻淖匀徽Z言自動轉(zhuǎn)化為計算機(jī)系統(tǒng)能夠識別的語言，以更加準(zhǔn)確、高效地理解和處理用戶的切實需求。NLP技術(shù)依托語義分析和實體識別等技術(shù)，能夠深入挖掘用戶的真實數(shù)據(jù)檢索意圖，對關(guān)鍵數(shù)據(jù)和檢索要素進(jìn)行識別，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動檢索的精準(zhǔn)化和個性化執(zhí)行，提升數(shù)據(jù)自動檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性。第二，NLP技術(shù)能夠處理和分析海量的文本信息，從中提取出關(guān)鍵的數(shù)據(jù)信息和特征，以更加直觀、便于理解的方式展示在用戶面前，提升用戶的使用體驗。NLP技術(shù)能夠幫助數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)更好地理解用戶的需求和真實意圖，促使數(shù)據(jù)檢索結(jié)果更加準(zhǔn)確和個性化，從而大大提升了數(shù)據(jù)自動檢索的效果和質(zhì)量。

2.2機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用能夠達(dá)到預(yù)期的智能化和個性化要求，最為關(guān)鍵的要素之一便是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。第一，排序模型對于數(shù)據(jù)自動檢索來說至關(guān)重要，其直接關(guān)系到數(shù)據(jù)檢索的智能化和個性化程度。該模型能夠根據(jù)用戶的歷史行為和興趣愛好對數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的排序進(jìn)行動態(tài)化調(diào)整，以將相關(guān)度最高的數(shù)據(jù)檢索結(jié)果展示給用戶。RankNet與LambdaMART等算法是排序模型應(yīng)用比較廣泛的算法，其能夠?qū)⒉樵兾谋尽⑽臋n相關(guān)性得分、用戶點擊歷史等多種特征有機(jī)融合，利用復(fù)雜的算法優(yōu)化權(quán)重與參數(shù)，確保數(shù)據(jù)檢索結(jié)果排序的準(zhǔn)確性。RankNet與LambdaMART兩種算法的排序方法還存在一定的差異，前者主要是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，通過優(yōu)化相關(guān)性排名的對數(shù)似然性，提升數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的相關(guān)度和準(zhǔn)確度。后者則是利用集成排序模型，通過多棵決策樹的協(xié)同工作，對數(shù)據(jù)檢索結(jié)果排序進(jìn)行優(yōu)化展示[4]。

第二，個性化檢索和推薦系統(tǒng)也是人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用的重要部分。它們都是基于用戶的歷史行為來為用戶提供的定制化的數(shù)據(jù)檢索結(jié)果和建議，精準(zhǔn)度和個性化程度非常高。協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、深度學(xué)習(xí)模型等技術(shù)是它們的關(guān)鍵技術(shù)。協(xié)同過濾技術(shù)利用了用戶之間的相似度，將相似程度較高的用戶的數(shù)據(jù)檢索結(jié)果和內(nèi)容展示給用戶。內(nèi)容推薦主要是基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型對用戶數(shù)據(jù)檢索內(nèi)容和興趣進(jìn)行分析，向用戶精準(zhǔn)推薦數(shù)據(jù)檢索結(jié)果。

第三，機(jī)器學(xué)習(xí)模型主要的關(guān)注點在于用戶的點擊行為，以對用戶數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的點擊率進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。這對于數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)的排序算法優(yōu)化有著積極影響。一般來說，監(jiān)督學(xué)習(xí)方式是點擊率常用的方法，對析用戶的歷史點擊行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，模擬用戶數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的點擊模式，從而對檢索結(jié)果的點擊概率進(jìn)行預(yù)測。

2.3深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)檢索模型的改進(jìn)和優(yōu)化方面應(yīng)用比較廣泛，預(yù)訓(xùn)練語言模型就從業(yè)資格考試安排是其中比較典型的模型之一。憑借深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本數(shù)據(jù)的深刻理解，能夠精準(zhǔn)捕捉語義與上下文間的微妙聯(lián)系。通過預(yù)訓(xùn)練大規(guī)模語言模型、雙向編碼器表征法（Bidirectional"Encoder"Representations"from"Transformers，BERT）模型等則是能夠從更深層次理解語言的結(jié)構(gòu)和聯(lián)系，從而極大地提升了數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的精確性。與此同時，在文本生成方面也能夠發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的作用，不僅豐富了數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)的輸出內(nèi)容，還能夠為使用戶提供更便捷地獲取所需信息的方式。而且深度學(xué)習(xí)在圖像與多媒體信息檢索領(lǐng)域同樣發(fā)揮著不可替代的作用。

第一，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional"Neural"Networks，"CNN）在圖像識別領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用。該模型在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像內(nèi)容精準(zhǔn)識別與快速檢索，用戶只需要在數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)中輸入相應(yīng)的圖像內(nèi)容，CNN便可以對目標(biāo)進(jìn)行分析和識別，為用戶提供所需的數(shù)據(jù)檢索結(jié)果[5]。

第二，深度學(xué)習(xí)在視頻和音頻分析中也發(fā)揮著不可替代的作用。深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠幫助數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)更好地識別視頻內(nèi)容；而且深度學(xué)習(xí)還能夠自動生成視頻摘要，大大節(jié)省了用戶的時間，幫助用戶更及時地了解視頻內(nèi)容。而對于音頻分析來說，深度學(xué)習(xí)能夠分析語音和音樂等多種音頻，以便于用戶以便用戶可以通過音頻搜索來查找特定的音樂。

3人工智能在數(shù)據(jù)自動檢索中的挑戰(zhàn)

3.1數(shù)據(jù)隱私與安全

機(jī)器學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)自動檢索引擎中所發(fā)揮的個性化搜索和推薦作用主要是依賴大量的用戶數(shù)據(jù)訓(xùn)練，這對于數(shù)據(jù)隱私和安全來說是一個不小的隱患。很多用戶對檢索行為、興趣愛好、隱私信息等方面比較重視。因此，人工智能在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用首要解決的問題便是數(shù)據(jù)隱私與安全。為了最大限度地保護(hù)用戶的隱私數(shù)據(jù)安全，相關(guān)人員可以采用加密處理、匿名操作、訪問控制等技術(shù)，最大限度地保證用戶的隱私數(shù)據(jù)安全，在此基礎(chǔ)上，為用戶提供個性化的數(shù)據(jù)自動檢索服務(wù)。

3.2"算法公平性與偏見

長期以來，算法公平性與偏見都是人工智能數(shù)據(jù)自動檢索引擎熱度比較高的議題之一。大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練是大多數(shù)人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)模式和規(guī)律的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)中的任何偏見或失衡均可能直接反映到算法決策中，直接導(dǎo)致算法在決策和結(jié)果方面出現(xiàn)不公平性。確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性、廣泛性和代表性是解決算法公平性與偏見的首要任務(wù)，同時需要建立健全公平性評估體系。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的過程中，要采取數(shù)據(jù)采樣、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等積極措施避免單一群體或文化的過度代表，從而達(dá)到減少偏見和不平衡的效果。而建立健全公平性評估體系則是對算法在不同群體和文化中的公平表現(xiàn)進(jìn)行監(jiān)督和評估，提升結(jié)果的公平性和公正性，有效解決算法公平性與偏見的問題，提升數(shù)據(jù)自動檢索的準(zhǔn)確性和客觀性，從而滿足用戶的數(shù)據(jù)需求。

3.3模型解釋性與可解釋性

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用的一個關(guān)鍵問題就是模型的可解釋性。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)等模型的復(fù)雜程度越來越高，應(yīng)用也越來越廣泛，但該類模型在很多決策中都存在晦澀難解的情況，最終形成的數(shù)據(jù)排序和推薦往往令用戶難以理解，這也大大降低了用戶對數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)的認(rèn)可度和信任度。對此，模型的解釋性與可解釋性是一大難題，必須采取切實可行的措施。首先要解決的便是模型的選型問題，盡量選擇結(jié)構(gòu)較為簡單且參數(shù)易于解釋的模型，而非復(fù)雜程度較高的黑盒模型。

3.4計算資源與能耗

計算資源與能耗也是人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索中應(yīng)用的一個挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)自動檢索系統(tǒng)的正常運(yùn)行需要足夠的計算資源作為支撐，而數(shù)據(jù)量和模型復(fù)雜程度的增加，勢必會導(dǎo)致計算資源急劇攀升。但實際的計算資源卻相對有限，尤其對中小企業(yè)及個人開發(fā)者構(gòu)成極大的負(fù)擔(dān)。而且計算量的急劇攀升也會導(dǎo)致能源極速消耗，大大加重了環(huán)境的負(fù)擔(dān)。對此，要優(yōu)化資源利用和降低能耗。一方面，可以采用簡化模型結(jié)構(gòu)、減少冗余參數(shù)、優(yōu)化算法等措施從模型本身降低計算資源和能耗；另一方面可，以從提升計算資源的利用率著手，采用分布式計算、并行計算等技術(shù)，大幅度提升數(shù)據(jù)檢索的響應(yīng)效率與處理能力。

4"結(jié)語

人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)自動檢索領(lǐng)域的應(yīng)用正在引領(lǐng)一場變革，對人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)生活產(chǎn)生了深度影響。人工智能技術(shù)的強(qiáng)大能力不僅能夠提升數(shù)據(jù)自動檢索的效率，而且還顯著提升了數(shù)據(jù)檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時，要正視其中存在的諸多問題和挑戰(zhàn)，要不斷創(chuàng)新和完善技術(shù)，以更加高效、安全、公平的方式推進(jìn)人工智能在數(shù)據(jù)自動檢索中的應(yīng)用，以確保人工智能在數(shù)據(jù)自動檢索中發(fā)揮更加積極的作用，從而為用戶提供更加安全、便捷、智能的服務(wù)。

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