불리언 논리에 기초한 현재 정보검색 시스템은 두 가지 본질적인 문제점 - 1)부정확하거나 불완전한 질의 표현과 2)일관성 없는 색인 - 이 있다. 많은 연구자들이 신경망조직(neural network) 이 정보경색에 있어서 불완전한 질의표현 문제를 해결할 수 있다고 주장해 온 반면 일관성 없는 문제는 아직 해결하지 못한 채 남아있다. 본고에서는 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위해 신경망 조직과 귀납학습이 소개되고 있다. 또한 이 논문에서는 신경망 조직이 어떻게 귀납학습과 통합해서 효율적인 정보 검색시스템에 응용될 수 있는지를 보여주고 있다.