信息检索语言的常见限制和局限性包括：
词汇限制：信息检索语言通常只能识别特定的词汇或短语，无法处理同义词、近义词等语言变体，导致检索结果的不准确性。语法限制：信息检索语言对语法结构和词序的要求较高，无法很好地处理自然语言中的语法复杂性，容易导致理解偏差。上下文理解限制：信息检索语言通常缺乏对文本上下文的深层理解能力，难以理解文本的隐含含义和逻辑关系，导致检索结果的遗漏或错误。检索模糊性：信息检索语言难以处理查询意图不明确或模糊的情况，容易导致检索结果的不确定性和多样性。文本噪声处理限制：信息检索语言对文本中的噪声、错别字、缩写词等处理能力有限，容易影响检索结果的准确性。主题漂移问题：信息检索语言对于文本中可能存在的主题漂移（即文档内容不一致）的处理能力有限，容易导致检索结果的混乱和不一致性。针对这些限制和局限性，可以采取以下方法来改进信息检索语言的效果：
引入自然语言处理技术，包括词义理解、语法分析、上下文处理等，提升语言处理的精度和深度。结合知识图谱和语义网络，利用丰富的语义关系和知识结构来辅助信息检索，提高检索结果的准确性和丰富度。使用机器学习算法，通过大数据训练模型，改进信息检索语言的智能化和个性化能力，提高检索结果的个性化匹配度。结合人工智能技术，如深度学习和神经网络，提升信息检索语言对复杂语言现象的处理能力，改进检索结果的精度和鲁棒性。例如，某搜索引擎利用自然语言处理技术，能够理解用户输入的查询意图，对查询词进行语义分析和相关性匹配，从而提供更准确、全面的搜索结果。···