Eftersom maskininlärningsområdet (ML) har mognat har det nått ut till flera relaterade områden, både för utmanande tillämpningar och problem (t.ex. robotik) och för nya tekniker och metoder (t.ex. statistik och databaser). En särskilt intressant källa till både problem och metoder för ML är området informationsinsamling (IR). IR har bevittnat en ökad aktivitet och uppmärksamhet på 1990-talet, som till stor del drivs på den kommersiella sidan av webbaserade sökmotorer, och på den vetenskapliga sidan av storskaliga, repeterbara utvärderingar av gemensamma uppgifter, vilket illustreras av TREC-, MUC-, TDT- och SUMMAC-konferenserna. En viktig tendens när det gäller informationssökning har varit att utforska nya uppgifter. De flesta tidiga IR forskning fokuserade på dokumentsökning för samma språk ad-hoc frågor. Senare arbete har utforskat språköverskridande informationssökning, där de dokument som hämtas är skrivna på ett annat språk än användarnas fråga; automatisk textkategorisering; textsammanfattning; faktaextraktion; ämnesspårning och upptäckt; och multi-media IR. Som en del av denna trend, IR har med nödvändighet nått ut till närstående samhällen, såsom den naturliga språkbehandling gemenskapen, taligenkänning gemenskapen, och maskininlärning (ML) gemenskapen. ML-teknik har tillämpats på flera IR-problem, inklusive textkategorisering, ämnesspårning och detektion, och utbildningsbara tvärspråkiga IR. Även om IR och ML båda har gynnats av intellektuell korspollinering under de senaste åren, ML och IR vetenskapliga samhällen fortfarande i stor utsträckning rör sig i olika banor. Olika terminologi används ofta; befintliga resultat återfinnas ibland oavsiktligt; olika utvärderingsmått används; och de två grupperna fokuserar ofta på olika aspekter av många problem. Tänk till exempel på den så kallade "dimensionalitetens förbannelse". I ML anses inlärning i höga dimensioner vanligtvis oåtkomlig, medan IR-system vanligtvis behandlar dimensioner som är proportionella mot storleken på ordförråd (t.ex. 10 000 eller mer), och med exempel utrymmen som befolkar dessa dimensioner extremt glest. Man kan därför tro att befintliga ML-tekniker helt enkelt inte skulle vara tillämpliga på dessa IR-problem. I praktiken fungerar dock samma ML-metoder med oinskränkt teoretisk sämsta prestanda på högdimensionella problem ofta bra (med vissa ändringar) på IR-problem. Att undersöka varför detta är så, och hur man bäst kan utnyttja och utvidga sådana metoder, ger bördig
Karbonell och al. REF granskar nya forskningssamarbeten mellan IR och maskininlärningsgrupper i ett specialnummer av Maskininlärningstidskriften.