Proszę pozwolić, że przedstawię koncepcję modelu opartego na odzyskiwaniu informacji w przetwarzaniu języka naturalnego. 

Model ten zakłada, że proces przetwarzania języka naturalnego polega na odzyskiwaniu informacji z pamięci, a nie na tworzeniu jej od zera. Innymi słowy, w momencie, gdy odbieramy jakiś tekst lub wypowiedź, nasz mózg porównuje ją do już istniejących informacji w naszej pamięci i stara się odnaleźć najlepsze dopasowanie. 

W praktyce, model ten wykorzystuje różne techniki, takie jak wyszukiwanie w tekście kluczowych słów lub fraz, analizę kontekstu i semantyki, aby znaleźć najbardziej odpowiednie informacje w naszej pamięci. 

W ten sposób, model oparty na odzyskiwaniu informacji umożliwia szybkie i skuteczne przetwarzanie języka naturalnego, ponieważ wykorzystuje już istniejące wiedzę i doświadczenie, zamiast tworzyć wszystko od
Modele oparte na wyszukiwaniu dla przetwarzania języka naturalnego wykorzystoją predefiniowane odpowiedzi oraz system punktacji, aby dopasować wejście od użytkownika z najbardziej odpowiednią odpowiedzion. Modele te wykorzystują techniki takie jak dopasowanie, podobieństwo semantyczne, obliczanie prawdopodobieństwa oraz analizę sentymentu, aby wybrać najlepiej dopasowaną odpowiedź z listy wcześniej ustalonych odpowiedzi. Odpowiedź może być następnie zmodyfikowana poprzez dodanie słów jako kontekstu, zmianen struktory zdania lub przeformułowanie odpowiedzi, aby zapewnić ożytkownikowi bardziej naturalną odpowiedź. Modele oparte na wyszukiwaniu są proste w implementacji i nadają się do zadań takich jak odpowiadanie na pytania i systemy dialogowe.