信息检索技术是指通过计算机和互联网技术，从大规模的文本库或网络上获取用户所需的信息的方法和技术。它涵盖了以下几个方面的内容： 1. 信息存储与索引：信息检索系统需要将文本信息进行存储和索引，以便快速地在其中搜索和访问。存储和索引方法包括关系数据库、文档数据库、倒排索引等。索引通常采用自然语言处理、词法分析和语法分析等技术对文本进行分解和编码。 2. 信息检索模型：信息检索模型是指将用户的查询与存储的文本进行匹配，并根据匹配度对文本进行排序和返回结果。常见的信息检索模型包括向量空间模型、概率检索模型、语言模型等。
3. 查询处理与优化：查询处理是指对用户输入的查询进行处理和解析，提取其中的关键词和语义信息，并转换成计算机可以理解的方式进行处理。查询优化是指对查询进行优化和改写，使得检索系统能够更高效地进行匹配和排序。
4. 用户反馈与个性化：信息检索技术还包括对用户的反馈和个性化需求进行处理。用户反馈是
指根据用户的点击行为、评价和评论等信息，对检索结果进行优化和改进。个性化需求是指根据用户的历史查询记录、地理位置、兴趣偏好等信息，给用户提供个性化的推荐和排序结果。
5. 中文分词与信息提取：由于中文的复杂性，中文分词成为信息检索技术中一个重要的环节。中文分词是指将连续的汉字序列切分为独立的词语，以便进行查询和匹配。信息提取是指从文本中自动抽取出结构化的信息，例如实体识别、关系抽取等。
总体来说，信息检索技术包括了对文本的存储和索引、查询处理和优化、匹配与排序、用户反馈与个性化等多个方面的内容，其目标是帮助用户更快、更准确地获取所需的信息。
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