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pyserini

Python信息检索工具包 支持多种检索模型

Pyserini是一个Python信息检索工具包,支持稀疏和密集表示检索。该工具包集成了Anserini和Faiss库,可用于多阶段排序的首轮检索。Pyserini提供预构建索引、查询、评估脚本等功能,方便在标准IR测试集上复现实验。它支持传统词法模型、学习型稀疏检索模型、密集检索模型及混合检索模型,并有详细的使用指南。

ernie - 简化BERT模型的文本分类与预测工具
BERTErnieGithub句子分类开源项目模型微调预测
Ernie是一个基于BERT的Python库,为文本分类和预测任务提供简洁接口。它支持多种预训练模型,允许微调和自定义。Ernie具备灵活的文本分割和结果聚合策略,能够处理长文本,并提供模型保存、加载和自动保存功能。这个工具适用于情感分析、文本分类等多种自然语言处理任务,为NLP研究和开发提供了便捷的解决方案。
SimplyRetrieve - 私密轻量化的检索中心生成AI工具
GithubSimplyRetrieve大语言模型开源工具开源项目本地化检索生成
SimplyRetrieve是一款开源的检索中心生成(RCG)平台,提供本地化、轻量级的GUI和API接口。它具有检索调优、私有知识库构建和本地大语言模型访问等功能,旨在推动安全可解释的AI系统开发。该工具可在单个NVIDIA GPU上运行,适合各类机器学习研究人员使用。
InRanker-base - 增强跨领域场景信息检索的AI解决方案
GithubHuggingfaceInRanker信息检索开源项目无监督学习模型模型蒸馏语言模型
InRanker通过语言模型和重排序技术,在无需额外查询或人工标注的情况下提升跨领域信息检索能力。其双重蒸馏训练策略有效生成训练数据,从而优化了模型性能,并保持易用特性。
neural-cherche - 专注于神经搜索模型微调和快速推理的工具库
BM25ColBERTGithubNeural-ChercheSparseEmbedSplade开源项目
Neural-Cherche 是一个专为微调和推理神经搜索模型(如 Splade、ColBERT 和 SparseEmbed)设计的库,兼容多种设备。通过该库,用户可以高效地进行模型微调,并在离线和在线环境中执行推理。此外,Neural-Cherche 提供多种检索器和排序器,支持保存嵌入以避免重复计算,适用于多种信息检索任务,并附有便捷的安装步骤和详细文档。
pyre-check - 高性能Python类型检查器 支持大规模代码增量分析
GithubPyrePysaPython开源项目类型检查静态分析
Pyre是一款符合PEP 484标准的高性能Python类型检查器,能对大规模代码库进行增量分析,为开发者提供即时反馈。项目还包含Pysa,一个基于Pyre的安全导向静态分析工具。Pyre支持Python 3.8及以上版本,安装配置简便。通过命令行接口,Pyre能快速检测类型错误,有助于提升代码质量和安全性。
SpaceSerp - 实时收集结构化搜索数据的智能API服务
AI工具AI驱动SpaceSerp搜索引擎结果API数据抓取自动化任务
SpaceSerp提供实时搜索引擎结果API服务,支持全球地理定位和多设备模拟。它可将搜索数据转换为JSON、CSV或HTML格式,并解析包括有机结果、广告、视频和新闻在内的完整页面内容。该工具具备自动化任务功能和直观的操作界面,适合大规模数据采集需求,为用户提供高效的搜索引擎数据获取解决方案。
jina-reranker-v2-base-multilingual - 高性能多语言文本重排序模型优化信息检索效果
GithubHuggingfacejina-reranker-v2-base-multilingual多语言开源项目搜索相关性文本重排序模型跨编码器
jina-reranker-v2-base-multilingual是一款优化文本重排序的多语言transformer模型。它支持多语言查询-文档对处理、长文本输入和闪存注意力机制,在文本检索、多语言处理、函数调用和SQL重排序等基准测试中表现卓越。该模型能显著提升信息检索系统的性能和准确度。
pynini - Python语法规则编译与优化工具
GithubPyniniPython扩展模块开源项目有限状态转换器自然语言处理语法规则编译
Pynini是一个Python扩展模块,用于编译、优化和应用语法规则。它可将规则编译为加权有限状态转换器、下推转换器或多下推转换器,并使用OpenFst有限状态转换器和FST归档作为输入输出。Pynini为自然语言处理提供了高效工具,支持Python 3.8-3.13版本,在Apache许可下开源。
FlexNeuART - 经典和神经网络信息检索的灵活框架
FlexNeuARTGithub信息检索实验框架开源项目排序模型神经网络模型
FlexNeuART是一个轻量级模块化的信息检索框架,适用于研究、教育和评估。该框架支持多种检索方式,包括密集、稀疏和混合检索,并提供多字段多级正向索引功能。FlexNeuART集成了先进的神经网络和传统模型,支持多GPU训练和推理,以及集成学习。通过Python API,用户可以方便地使用检索器和排序器。在MS MARCO文档排序任务中,FlexNeuART展现了优秀的性能,为信息检索领域的研究和应用提供了灵活而强大的工具。
clip-retrieval - 构建高效图像和文本检索系统的开源工具
Githubclip-retrieval图像嵌入开源项目文本嵌入机器学习语义搜索
clip-retrieval 提供一个建立语义搜索系统的强大工具,使得用户能够迅速实现图像和文本的嵌入计算及索引构建。该项目能在20小时内处理超过1亿的图文嵌入,支持远程查询、数据过滤以及简洁的前端用户界面,适用于学术研究和商业应用。
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