现在最流行的检索模型有哪些

目前最流行的检索模型有以下几种：

基于向量空间模型（VSM）的检索模型：该模型使用词向量来表示文档和查询，通过计算文档与查询之间的相似度来进行检索。常用的方法有词袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF模型。
基于概率模型的检索模型：该模型使用概率统计方法来建模文档与查询之间的关系，常用的方法有朴素贝叶斯模型和语言模型。
基于神经网络的检索模型：随着深度学习的发展，使用神经网络进行文本表示和相关性计算的检索模型越来越受关注。常用的方法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
基于BERT的检索模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，可以用于文本表示和相关性计算。通过将查询和文档输入到BERT模型中，可以得到它们的表示向量，进而计算相关性得分。
基于深度强化学习的检索模型：最近的研究表明，深度强化学习可以用于优化检索模型。通过将检索过程看作一个强化学习问题，可以通过与用户的交互来优化模型的检索效果。

这些模型都有各自的优缺点和适用场景，具体选择哪种模型要根据具体的需求和数据情况来决定