پیشرفتها و چالشهای مدلهای یادگیری عمیق در بازیابی اطلاعات

بازیابی اطلاعات به عنوان یکی از حوزههای کلیدی در علوم کامپیوتر با افزایش حجم و تنوع دادههای دیجیتال، به چالشهای پیچیده تری مواجه شده است. در سالهای اخیر مدلهای یادگیری عمیق به دلیل توانایی استخراج ویژگی های انتزاعی و درک عمیق معنایی دادهها تحول قابل توجهی در بهبود عملکرد سیستمهای بازیابی اطلاعات ایجاد کرده. این پژوهش به بررسی پیشرفت ها و چالشهای مدلهای یادگیری عمیق در بازیابی اطلاعات می پردازد. همچنین چالشهای اساسی شامل نیاز به داده های بزرگ و برچسب گذاری شده، پیچیدگی محاسباتی، مشکل تفسیر پذیری، تطبیق با دامنههای تخصصی و بازیابی چندرسانه ای مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان میدهد که مدلهای یادگیری عمیق با ارائه نمایشهای مفهومی غنی تر و قابلیت های تطبیقی بالاتر نسبت به روشهای سنتی دقت و کارایی بازیابی اطلاعات را به طور قابل توجهی ارتقا داده اند. اما همزمان با چالش های عملی در زمینه منابع داده، محاسباتی و شفافیت عملکرد روبرو هستند که نیازمند تحقیقات و توسعه مداوم در حوزه الگوریتم های بهینه و معماریهای نوین میباشد. علاوه بر این اهمیت توسعه مجموعه دادههای تخصصی، روشهای کاهش هزینه های محاسباتی و بهبود قابلیت تفسیر پذیری به منظور افزایش پذیرش و کاربردهای عملی این مدلها در حوزههای مختلف به عنوان راهکارهای کلیدی مطرح شده است.

کلیدواژه ها:

بازیابی اطلاعات ، یادگیری عمیق ، داده های چندرسانه ای