Вообще-то, самым известным и нашедшим широкое применение фактом «интеллектуализации» сервиса, призванного удовлетворять поисково-информационные запросы пользователей, является организация каталогов. Интеллектуализация здесь происходит в момент наложения классификационного фильтра при внесении документа в каталог. Делать это должны специалисты, принципиальной автоматизации здесь в обозримом будущем не предвидится, так что трудоемкость подхода гарантирована. Сюда же надо добавить случаи, когда сами документы плохо подпадают под имеющиеся рубрики, отсутствие возможностей учесть индивидуальные пожелания и др. Очевидно, что с этой стороны угроз собственно поиску нет.
Идея опоры поискового сервиса на предварительное смысловое описание документов весьма популярна, примером чему может быть инициатива Semantic Web консорциума W3C, но встает вопрос о массовой организации такого описания. Для научного сегмента Сети это, может, и будет сделано, но говорить о больших шансах на массовое внедрение инициативы было бы преждевременно. Более вероятно скорое появление промежуточных решений.
Принципиальные подвижки в поисковом сервисе большинство специалистов связывает с реализацией поисковых алгоритмов, основанных на работе со смыслом содержащейся в документе информации, — «интеллектуальным» поиском.
Конструирование алгоритмов и поддержка такого поиска требует несравненно более основательного языкового обеспечения. Основная проблема здесь — в понимании смысла языкового сообщения. Понимание или интерпретация языкового знака (а значит, и всего текста) эквивалентны тому, что его значение возможно установить. Это реально, если есть критерии опознания в предложении компонент, несущих элементарный смысл. Но необходимы описания этих смысловых компонент, их связей, соответствующие словари и т. п. Как оказалось, ситуация здесь достаточно благоприятная. Функциональное описание перечня всех (!) конструктивно-смысловых единиц и типов связи русского предложения приведено в Синтаксическом словаре[Золотова Г.А. Синтаксический словарь: Репертуар элементарных единиц русского синтаксиса. Изд. 2-е, испр. — 440 с] Галины Александровны Золотовой. Правда, необходимы еще и электронные словари с соответствующим лексическим материалом, а это хоть и понятная, но очень ресурсоемкая работа.
Для наглядности приведем примеры некоторых элементарных структурно-смысловых компонент (синтаксем). Компонента со смыслом местонахождения или местопребывания, называемая в Словаре локативом, имеет форму предлога и имени места в соответствующем падеже (форму предлог + падеж имеют все именные синтаксемы): для родительного это предлоги между (скал, двух сосен, ухабов), против (клумбы, памятника, парадного), среди (двора, улицы), у (входа); для творительного — за (поворотом), между (двумя горами), над ( рестораном), перед (домом), под (Москвой); для предложного — в (доме), на (берегу), при (дороге). Как видно, компонента местонахождения имеет известную и «закрепленную» за нею конструкцию, общую для разных лексических примеров, и, таким образом, вполне может быть опознана в тексте.
Компонента со смыслом орудия действия (инструментив) имеет форму: имен., из + род., с +род., в + вин., на + вин., твор., на + пред. Вот несколько лексических примеров для этой компоненты: мяч, который разбил окно; напильником, которым обрабатывают; на скрипке и т. п. Таких элементарных конструктивно-смысловых компонент для русского предложения насчитывается несколько сотен, и у каждой из них своя морфологическая форма. В результате любую грамматическую конструкцию, которую можно представить в виде комбинации связанных между собой синтаксем, в дальнейшем можно факторизовать (разделить) на данные (слова) и сущности (названия компонент), а также указать схему связей между сущностями (подобие полного синтаксического дерева предложения). По сути, это означает, что любой связный текст может быть представлен в виде иерархической БД. Возможность факторизации текста на естественном языке имеет далеко идущие последствия и для развития других технологий, работающих с текстом как с данными, — в частности, для машинного перевода , text mining, контекстного анализа и пр.
Иерархические модели данных хорошо известны и изучены. Самый известный пример — реестр ОС MS Windows. Использование иерархической модели позволяет строить более сложные индексы, нежели в реляционных БД. Исторически эти модели были первой структурой БД и получили широкое распространение в эпоху мэйнфреймов. Для подобных баз были созданы мощные языки запросов, а по быстродействию они до сих пор вне конкуренции. Реляционные БД со временем оттеснили иерархические, но не факт, что не произойдет частичный реверс.