摘要：过去在信息检索系统中，主要靠关键词及简单统计方法检索信息，在处理多样化信息、大规模信息时存在诸多问题，无法保证检索效率及准确性。人工智能技术得到了显著的发展，相关技术日益成熟，其在网络信息检索中得到了有效运用，基于合理的运用AI 技术，信息检索系统可以智能化的理解以及处理用户查询的内容，为其提供相应的服务，为用户提供更好的使用体验。为了提升网络信息检索效率和质量，本文主要对人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用进行研究，文中先分析了人工智能信息处理技术在网络信息检索中应用的作用，之后分析了存在的问题及核心技术，并且提出了应用措施，希望可以为有关人员提供参考。

关键词：人工智能信息处理技术；网络信息检索；应用

网络时代背景下，互联网得到了高速发展，网络中的信息在快速的增长中，人们对获取信息的需求不断提升。很多人均通过网络信息检索解决自己的疑问，获取相关知识，在信息量大量增长的情况下，过去的检索方式已经无法适应发展要求，对此，应该在网络信息检索中运用人工智能信息技术，提升网络信息检索效率和质量。

1、人工智能信息处理技术在网络信息检索中应用的重要性

在网络信息检索中运用人工智能信息处理技术具有重要的作用，主要体现在几方面 ( 如图1 所示）。

第一，可以提升检索效率。过去的网络信息检索系统中，由于技术问题，导致检索效率较慢，而通过运用人工智能信息处理技术，可以改变现状，提升信息检索效率。人工智能借助相关技术，可以高效地分析用户查询意图。特别是在索引建设、数据预处理、结果排序等方面，人工智能技术可以提升工作的智能化和自动化水平，减少响应时间[1]。除此之外，基于运用实时更新算法以及智能缓存，系统可以更快地响应用户要求，高效地检索信息。基于利用上述减少，能够减少用户网络信息检索等待时间，快速、准确地获取检索结果。

第二，可以提升检索的精准性。过去在网络信息检索中，主要通过关键词匹配相关信息，并未关注上下文与语义之间的关联，使得检索结果的准确性无法得到保障。而运用人工智能技术，借助深度学习及自然语言处理技术，能够准确地理解用户查询目的以及语义，提供准确的搜索结果。借助相关技术，如上下文理解、实体识别、语义分析等，准确的了解用户需求，从而将噪音信息进行过滤。除此之外，借助个性化推荐算法，能够分析用户历史行为，了解其偏好，有针对性的检索结果，满足用户要求[2]。基于利用智能化的信息处理技术，可以提升信息检索的准确性，优化用户使用体验。

第三，可以优化用户体验。在网络信息检索中运用人工智能信息处理技术，基于设计智能化的用户界面以及交互方式，能够促进用户和检索系统之间的互动。比如基于应用自然语言处理技术，用户在网络信息检索中可以利用日常语言检索，不只是限制在关键词上。除此之外，应用智能推荐以及自动补全功能，可以帮助用户更快地搜索信息，减少手动输入。还可以结合用户情况，为其提供相应的搜索内容，有针对性地推荐内容，提升系统的应用有效果。基于持续学习与优化，人工智能系统可以不断提升用户体验，持续提升检索服务水平。

第四，个性化服务。基于分析用户的相关信息，如点击行为、历史搜索记录、偏好等，人工智能技术能够为其建立兴趣模型，为用户提供相应的搜索及推荐内容。比如在用户查询信息时，系统除了可以利用关键词检索信息之外，还可以结合其兴趣，展示相应的内容。除此之外，借助个性化推荐算法，用户在浏览网站时，可以灵活地对推荐内容做出调整，保证推荐的信息始终在用户的兴趣点上[3]。个性化服务可以提升用户满意度，提升信息检索的效率及准确性。且基于持续学习及优化，可以适应用户要求，让用户获取所需信息。

最后，可以处理复杂数据类型。首先，多模态信息整合。利用语言处理以及图像识别技术，能够检索非结构化数据。比如利用深度学习模型可以提取视觉特征，让用户可以通过图片搜索图片。其次，跨语言和跨领域检索。借助迁移学习以及神经网络机器翻译技术，能够打破语言和行业知识的壁垒，做到多语种信息检索。

2、人工智能信息处理技术在网络信息检索中应用存在的问题

2.1 算法公平性和偏见

AI 算法具有显著的优势，但是需要通过训练数据进行学习及优化，若是训练数据质量无法得到保障，如数据不平衡或是偏见，会影响训练模型，使得算法在决策及结果中无法确保公平性。比如在信息检索中，若是训练数据偏向于特定文化或是群体，检索结果自然会受到其影响，忽视其他群体的要求及利益，不利于社会及种族公平，还会影响信息分配的公正性。要想避免这种问题，应该严谨地挑选训练数据，保证其具有代表性，丰富数据类型，从而构建公平性的评估机制与指标[4]。在数据训练中，应该应用多样化的技术，如数据采样、清洗和增强等，从而减少数据不平衡、偏见问题。除此之外，需要构建公平的评估指标，持续监测算法在各个群体及情境下的应用是否是公平的，对其做出评估，及时找出其中的问题，有针对性地调整及完善算法，保证结果的公平性与公正性。基于采取上述措施，能够减少算法偏见问题，提升信息检索的客观性以及公平性，适应用户要求。

2.2 数据隐私和安全

这是人工智能信息处理技术在该领域中应用需要思考的重要问题。现阶段，个人数据持续增加，信息互动频率提升，个人隐私存在安全风险。人工智能系统需要利用大量算法进行训练，不断优化和加强算法功能，然而数据中包括用户信息，因此，怎样保护用户数据隐私是一个重要问题。除此之外，人工智能技术在信息检索中的运用，检索系统能够变成攻击目标，例如操纵推荐算法或是篡改搜索结果，利用这种方式进行钓鱼攻击，或是传播不真实的信息[5]。因此，在该领域中运用人工智能技术，需要加强检索系统安全性，保护数据安全及隐私。要想实现该目标，需要利用多元化的方式，如权限管理、加密技术、数据匿名化等，还要构

建健全的安全制度，加强安全防范。

2.3 模型可解释性

信息时代背景下，很多复杂模型得到了有效运用，如深度学习等，通常模型决策过程复杂难以理解，用户很难理解模型做出某种推荐或是排序的原因，很多用户均会产生疑惑，可能影响人们对检索结果的接受度，甚至质疑其准确性。对此，需要采取多样化的方式，提升其可解释性。第一，在挑选模型时，应该选择参数能够解释、结构简单的，避免应用复杂的黑盒模型。第二，借助相关的方式，如特征重要性分析、可视化技术等，为用户呈现模型决策过程以及重要因素，便于其理解模型行为逻辑。除此之外，还可以运用解释性层次结构或是算法，提升模型解释性，公开模型决策过程。基于采取上述措施，用户可以了解模型原理以及决策流程，从而认可及接受检索结果。

2.4 计算资源和能耗

现阶段，数据数量不断增加，模型的复杂性持续提升，为了适应信息检索系统运行要求，需要利用大量的计算资源。然而计算资源是有限的，尤其是部分中小企业或个人开发者，因为资金不足，无法承担昂贵的计算成本。且大量的计算会增加能耗，影响环境。对此，需要采取合理的措施，合理的应用计算资源，减少能源消耗。第一，可以借助技术手段减少模型参数，降低计算复杂性，如优化算法、模型压缩等，减少对计算资源的需求。第二，借助并行计算以及分布式计算技术，高效地利用计算资源，提升系统响应效率。还可以利用优化软件算法以及节能计算设备等。

3、人工智能信息处理技术在网络信息检索中应用的核心技术

3.1 机器学习及深度学习算法

借助上述算法，系统能够进行数据学习及发现，持续优化信息检索功能。比如机器学习算法能够在推荐系统、排序算法以及用户行为分析等方面进行应用，在排序算法中运用，能够结合用户点击及反馈数据，调整搜索结果排序。深度学习算法可以在信息抽取、语义理解以及文本分类等方面运用，提升系统的语言理解能力。

3.2 自然语言处理技术

该技术的应用，能够让计算机理解、处理以及形成自然语言文本。第一，该技术可以将用户的自然语言检索变成计算机能够理解的方式，便于系统准确了解用户意图。借助相关技术，自然语言处理技术能够准确理解用户搜索目的，识别重要信息与实体，提升搜索质量。第二，在文本处理以及分析中运用该技术，能够让系统从大量文本数据中找出重要信息与特征。

3.3 知识图谱

其属于结构化的知识表现方式，用图的方式表达实体与概念，并且利用关系链接。其在信息检索中的运用，能够建立丰富的语义网络，便于系统准确理解用户查询语义以及上下文关系，有效地理解文本中的实体与关系，提升检索的相关性及准确性。其还能够在推理及推荐中应用，比如在问答系统中应用，能够回答用户提出的复杂问题，在推荐系统中运用，可以为用户提供相应的推荐结果。

4、人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用措施

4.1 电商平台搜素及推荐

现阶段，电商平台变成人们生活中不可或缺的一部分，在其中运用 AI 技术，可以优化搜索及推荐系统，帮助用户提供所需的信息，优化其购物体验。第一，借助自然语言处理以及语义理解技术，可以更好地理解用户搜索目的，提升搜索结果的准确性。第二，结合用户相关信息，平台可借助深度学习算法以及机器学习算法，建立个性化推荐模型，结合用户喜好，有针对性地为其推荐商品。基于这样的方式，能够提升用户对于网站的满意度，提高销售额，提升用户粘性。除此之外，电商平台能够分析用户社区行为以及社交网络，进行社交化推荐，让其更容易发现及分享商品。

4.2 搜索引擎优化

基于搜索引擎优化，网站能够提升在搜索引擎结果页面的排名，吸引更多用户。AI 技术在搜索引擎优化中具有重要的影响：第一，其借助深度学习以及机器学习算法，能够分析网页，快速地进行排名，结合用户搜索目的以及行为，对搜索结果排序进行调整，提升搜索结果的质量以及相关性。第二，搜索引擎优化包括网络内容优化及管理，如内容质量提升、关键词和网络结构优化等。AI 技术能够帮助网站分析用户行为以及历史搜索数据，明确其偏好，为网站内容及结构的完善提供依据，为用户提供更好的使用体验，提升搜索引擎排名。

4.3 社交媒体信息检索

基于在社交媒体平台信息检索中运用 AI 技术，能够帮助用户更快的获取所需内容。第一，利用机器学习技术以及自然语言处理技术，可以智能化的分析用户相关信息，明确其喜好及需求。第二，结合分析结果，平台能够提供相应的推荐及搜索结果，让用户找到所需内容。除此之外，基于分析用户社交网络与关系，能够对检索结果排序进行优化，真正为用户推荐感兴趣的内容或是已经关注的用户，提升用户对平台的认可度。

结语：

综上所述，人工智能技术在网络信息检索中的应用具有积极影响，可以提升网络信息检索效率和准确性，提供个性化服务，为用户提供更好的信息检索体验。但是在应用人工智能信息处理技术时存在一些问题，如数据安全和隐私、算法偏见和公平性等，这就需要从不同的方面着手，采取有效的措施，充分发挥人工智能技术在网络信息检索中的作用。

参考文献：

[1] 冯燕青 . 大数据时代人工智能在网络信息检索中的应用 [J]. 科技创新与应用，2023,13(3):165-168.

[2] 王亚 . 人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用 [J]. 智能城市应用 ,2024, (08): 89-91.

[3] 梁丰 . 大数据时代人工智能在网络信息检索中的应用 [J]. 科技创新导报，2020,17(18):112-113.

[4] 殷楠楠 . 大数据时代人工智能在网络信息检索中的应用分析 [J]. 现代信息科技，2019,3(17):15-16,19.

[5] 解皓 . 人工智能信息处理技术在网络信息检索中的应用 [J]. 信息记录材料 ,2024, 25 (01): 133-135.

作者简介：向湘（1975.10-），女，大专，工程师汉族，从事工作：信息处理