Multimodal search
ಬಹು ಮಾದರಿ ಹುಡುಕಾಟವು ಸಂಬಂಧಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿದೆ. ಅವರು ಯಾವುದೇ ರೀತಿಯ ಹುಡುಕಾಟ, ಕೀವರ್ಡ್ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ, ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಹುಡುಕಾಟ, ಉದಾಹರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಹುಡುಕಾಟ ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಪರಿಚಯ ಅಸಂಬದ್ಧ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಮಾನವ ಮನಸ್ಸು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಚುರುಕುತನವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಬಹುವಿಧದ ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಹೋಲಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪದ ವಿವಿಧ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ಎಲ್ಲಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಂಶಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಎಂಜಿನ್ಗಳೂ ಇವೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ಜಾಲ ಮತ್ತು ಜಿಪಿಎಸ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಅನಂತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಹಂತಕ್ಕೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಟಚ್ ಸ್ಕ್ರೀನ್ಗಳು, ಚಲನೆಯ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಈಗ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುವ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳು ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವದ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಳದಿಂದ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಹುಡುಕಾಟದ ಅಂಶಗಳು ಪಠ್ಯದ ಬಳಕೆಯು ಒಂದು ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಹುಡುಕಾಟ, ಚಿತ್ರ, ವಿಡಿಯೋ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿ ಹುಡುಕಾಟವೂ ಆಗಿದೆ. ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳವೂ ಸಹ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೂ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ವಿವಿಧ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಸರ್ಚ್ನ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವೈವಿಧ್ಯದಲ್ಲಿ. ಮೊಬೈಲ್ಗಳಿಂದ ಬರುವ ಅನೇಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ಥಳ-ಆಧಾರಿತ (ಎಲ್ಬಿಎಸ್) ಆಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಬಳಕೆದಾರರ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಲಭ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಬ್ರೌಸರ್ ಜಿಪಿಎಸ್ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅಥವಾ ಸೆಲ್ ಟವರ್ ತ್ರಿಕೋನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಂದಾಜು ಸ್ಥಳವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಮತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಡೌನ್ಲೋಡ್ ನಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ ಅವನ/ಅವಳ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಬಳಕೆದಾರರು ನೇರವಾಗಿ ಒದಗಿಸುವ ಆಡಿಯೋವಿಶುವಲ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಇರುವ ಸಂದರ್ಭ, ಅವನ/ಅವಳ ಸ್ಥಳ, ಭಾಷೆ, ಈ ಕ್ಷಣದ ಸಮಯ, ಬಳಕೆದಾರರು ಸರ್ಫಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ವೆಬ್ಸೈಟ್ ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿಯೂ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಇತರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಎಂಜಿನ್ ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂದರ್ಭ) ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶದ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಅಂಶವನ್ನು ಅದರ ಸಂಬಂಧಿತ ತೂಕದೊಂದಿಗೆ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಟ್ಯಾಗ್ಗಳ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳಲ್ಲಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯಿಂದ ತೋರಿಸಲು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಇನ್ಪುಟ್ ಅಂಶದ ಮಹತ್ವವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಿವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಬಳಕೆದಾರರು ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಇಂಜಿನ್ಗಳೂ ಇವೆ, ಇದು ಹುಡುಕಾಟದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ತೂಕವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅತೃಪ್ತಿಕರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಸರಳ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು, ಆದರೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಹುಡುಕಾಟಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಇನ್ಪುಟ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಇದು ಅದನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಾವಕಾಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ದಕ್ಷ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅವನ/ಅವಳ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸಲು ತಂತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ. ಇಂಜಿನ್ ಪ್ರತಿ ಇನ್ಪುಟ್ ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿವೆ. ಕೆಲವು ಹೆಚ್ಚು ಸರಳವಾದ ಎಂಜಿನ್ಗಳೆಂದರೆ ಗೂಗಲ್ ಇಮೇಜಸ್ ಅಥವಾ ಬಿಂಗ್, ವೆಬ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಎಂ. ಎಂ. ಆರ್. ಇ. ಟ್ರೈವಲ್ ಒಂದು ಬಹು ಮಾದರಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇದು ವೆಬ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಬಹುಭಾಷಾ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನ್ ವಿವಿಧ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸಮಾನಾಂತರವಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಆಯ್ಕೆ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನ್ ವಿವಿಧ ಬಹು ಹಂತದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಹುಡುಕಾಟದ ಎಲ್ಲಾ ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಒಂದೇ ಪಠ್ಯ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಆಧಾರರೇಖೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿವೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಆಧಾರಿತ-ಸ್ಥಳ ಸೇವೆಗಳಂತಹವು, ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುವ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೊಗಳು ಅಥವಾ ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಉಳಿಸಿದ ಫೈಲ್ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅಥವಾ ಧ್ವನಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಕ್ವೆರಿ-ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಫ್ಯೂಷನ್ ಫಾರ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್, ಲಿಂಡನ್ ಕೆನಡಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸದಸ್ಯ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ, ಶಿಹ್-ಫು ಚಾಂಗ್, ಫೆಲೋ ಐ. ಇ. ಇ. ಇ, ಮತ್ತು ಅಪೋಸ್ಟೋಲ್ ನಾಟ್ಸೆವ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್-ಅವೇರ್ ಕ್ವೆರಿಂಗ್ ಫಾರ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು, ಜೋನಾಸ್ ಎಟ್ಜೋಲ್ಡ್, ಆರ್ನೌಡ್ ಬ್ರೌಸೋ, ಪಾಲ್ ಗ್ರಿಮ್ ಮತ್ತು ಥಾಮಸ್ ಸ್ಟೈನರ್ ಅಪ್ಲೈ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸರ್ಚ್ ಮತ್ತು ರೆಲೆವನ್ಸ್ ಫೀಡ್ಬ್ಯಾಕ್ ಇನ್ ಎ ಡಿಜಿಟಲ್ ವಿಡಿಯೋ ಲೈಬ್ರರಿ, ಥೀಸಿಸ್ ಆಫ್ ಯು ಝಾಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕಾಸಿಯೋ ರಿಕಾ ಡಿ 'ಅಂತರ್ಜಾಲ ಪರ್ ಎ ಲಾ ಕನ್ಸಲ್ಟಾ ಅಂಬ್ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಐ ಇಮ್ಯಾಟ್ಜ್ ಅಲ್ ರೆಪೊಸಿಟೋರಿ ಡಿ ವಿಡಿಯೋಸ್ ಡಿ ಲಾ ಕಾರ್ಪೋರಾಸಿಯೋ ಕ್ಯಾಟಲಾನಾ ಡಿ ಮಿಟ್ಜಾನ್ಸ್ ಆಡಿಯೋವಿಜುವಲ್ಸ್, ರಾಮನ್