转换器，特别是像BERT (来自转换器的双向编码器表示) 这样的模型，通过改善对查询和文档中的上下文和语义的理解来增强信息检索 (IR)。与依赖词袋表示的传统模型不同，transformers根据词的周围上下文捕获词的含义，从而实现查询和文

“AutoML，或自动化机器学习，根据所使用的算法和框架，通过各种策略来处理缺失数据。一种常见的方法是插补（imputation），即AutoML算法使用统计方法填补缺失值。例如，均值或中位数插补用该特征在现有数据中的平均值或中位数替代缺失

多模式IR是指从不同类型的数据 (例如文本、图像、音频和视频) 中检索信息的过程。随着技术的进步，多模式IR系统将通过更好地理解各种数据格式之间的关系而发展。这种演变将由机器学习和深度学习模型的改进推动，这将允许更准确和上下文感知的检索。