Farklı uygulama karmaşıklığına sahip çeşitli yaklaşımlar olabilir.
en kolayı, (sıhhi tesisat gibi) konuların listesini oluşturmak ("boru" gibi) kelimelerin ait torbayı takmak, anahtar kelimeler çoğunluğu tarafından arama isteği belirlemek ve sadece belirtilen konuya aramak içindir (ekleyebilir Elastik arama belgelerinize topic numaralı alanı girin ve arama sırasında + ile zorunlu olarak ayarlayın.
Tabii ki çok fazla dokümanınız varsa, konu listesi ve kelime paketlerinin manuel olarak oluşturulması çok zaman pahalıdır. Bazı görevlerin otomatikleştirilmesi için'un makine öğrenimini kullanabilirsiniz. Temel olarak, bu konulardan birine otomatik olarak konuları (örn. veri kümeleme ile) ve sınıflandırmasını sorgulamak için kelimeler ve/veya belgeler arasında mesafe ölçüsü olması yeterlidir. Bu tekniklerin karışımı da iyi bir seçim olabilir (örneğin, başlıkları elle oluşturabilir ve bunlara başlangıç belgeleri atayabilir, ancak sorgu ataması için sınıflandırma kullanabilirsiniz). Fikri daha iyi anlamak için Wikipedia'nın latent semantic analysis'daki makalesine bir göz atın. Ayrıca, data clustering ve document classification adresindeki 2 bağlantılı makaleye de dikkat edin. Ve evet, Maui Indexer bu şekilde iyi bir yardımcı araç olabilir. Son olarak, deyimin anlamını "anlayan" (yalnızca terimlerin sıklığını kullanmaz) bir motoru oluşturmaya ve uygun konuları araştırmaya çalışabilirsiniz. Muhtemelen, bu doğal dil işleme ve ontoloji tabanlı bilgi tabanları içerecektir. Ama aslında, bu alan hala aktif bir araştırmada ve daha önceki deneyimler olmadan böyle bir şeyi uygulamanız çok zor olacak.