机器学习 (ML) 通过使系统能够从数据中学习模式，并比传统的基于规则的方法更有效地适应用户需求，从而改进信息检索 (IR)。 ML 模型不是仅仅依赖于诸如关键字匹配或 TF-IDF 加权之类的预定义算法，而是分析大型数据集以识别查询、文档和用户行为之间的关系。 例如，诸如 Learning-to-Rank (LTR) 之类的排序算法使用标记的训练数据来根据诸如点击率、停留时间或显式用户反馈之类的相关信号来优先排序搜索结果。 这使得 ML 驱动的 IR 系统能够呈现更准确的结果，即使查询含糊不清或文档使用不同的术语时也是如此。 一个实际的例子是 Google 使用 BERT 来更好地理解搜索短语的上下文，从而改善复杂或会话式查询的结果。
另一个关键优势是个性化。 传统的 IR 系统统一对待所有用户和查询，但 ML 模型可以根据个人偏好或历史互动来定制结果。 例如，Netflix 或 Spotify 等平台上的推荐引擎使用协同过滤和神经网络来根据用户过去的行为、类似用户的偏好或诸如一天中的时间之类的上下文因素来推荐内容。 在搜索应用程序中，基于会话的模型会跟踪用户在单个会话中的活动，以动态地优化结果。 例如，如果开发人员搜索“Python 线程”，然后将其查询优化为“多进程”，则 ML 模型可能会推断他们正在探索并发性，并优先考虑涵盖这两个主题的教程或文档。 这种适应性使 IR 系统对于具有特殊需求的用户更加高效。
ML 还通过处理非结构化或异构数据（例如文本、图像或用户生成的内容）来增强 IR。 诸如词嵌入（例如 Word2Vec、GloVe）之类的技术将词语映射到向量，从而捕获简单的关键字匹配所遗漏的语义关系。 这实现了语义搜索，其中对“犬科动物”的查询会检索提及“狗”的文档，即使没有出现确切的术语也是如此。 对于多媒体检索，诸如 CLIP（对比语言-图像预训练）之类的模型将文本和图像对齐在共享的嵌入空间中，从而允许跨模态搜索 - 例如，根据文本描述查找图像。 此外，ML 驱动的 IR 系统可以自动过滤噪声、检测垃圾邮件或总结内容，从而减少手动管理工作。 通过自动化这些任务并提高结果质量，ML 使 IR 系统可扩展，并且对现实世界的复杂性更加响应。