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rank_bm25

Python实现的BM25文本检索算法库

BM25搜索引擎文档排序相关性算法文本处理Github开源项目

Rank-BM25是一个开源的Python文本检索库，实现了多种BM25算法变体，如Okapi BM25、BM25L和BM25+。该项目提供简洁的API，支持文档索引、评分和排序。用户可自行处理文本预处理，灵活应用于各类检索任务。Rank-BM25适合构建小型搜索引擎或用于信息检索研究，具有易用性和可扩展性。

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介绍相关项目
Search-Engines-Scraper - Python多搜索引擎结果采集库 支持Google、Bing等平台
GithubPython库search_enginesweb抓取多引擎搜索开源项目搜索引擎
Search-Engines-Scraper是一个功能丰富的Python库，用于从Google、Bing、Yahoo等多个搜索引擎查询和收集结果。这个工具支持HTML、CSV、JSON等多种输出格式，提供搜索过滤器和代理设置功能，还能采集暗网链接。它易于扩展，兼容Python2和Python3，为开发者提供了灵活的搜索结果采集方案。开发者可以通过命令行使用，或将其集成到其他Python项目中。需注意，使用此工具可能违反某些搜索引擎的服务条款。
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。
cherche - 神经搜索和语义检索的开源工具
ChercheGithub安装指南开源项目排序器检索器神经搜索
Cherche是一款开源工具，用于开发神经搜索流水线，支持预训练语言模型和检索器，特点是在于构建端到端检索管道，适用于离线语义搜索。它支持多种检索器和排名模型，包括TF-IDF、BM25、Lunr、DPR等，并与SentenceTransformers和Hugging Face模型兼容。项目提供详细文档和安装指南，欢迎社区参与贡献。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。
kumo-search - 端到端搜索引擎框架支持全文和垂直领域检索
EA平台Githubkumo search向量检索开源项目搜索引擎端到端搜索
kumo search是一个端到端搜索引擎框架，运行在EA平台上。它支持全文检索、倒排索引、排序等功能，适用于数据量中等、业务复杂的垂直领域搜索。该框架允许使用Python编写业务逻辑，通过AOT编译器自动生成C++代码，实现快速迭代。kumo search提供多个基础库和服务项目，包括向量引擎和综合搜索引擎，为搭建全面搜索解决方案提供支持。
awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合
Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法
该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。
llm-search - 支持多格式文档和语义重排搜索功能的问答系统
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llm-search是一款高效的问答系统，提供简易的YAML配置和与多个本地文档集的交互能力。特色包括优化的文档解析、结合HyDE技术提高搜索结果的准确性和相关性的混合搜索、聊天历史、深度链接、重新排名和定制嵌入等。适用于各类大型语言模型，如OpenAI或本地方案，提供高度定制化。此外，系统能够生成高质量的密集和稀疏嵌入，以优化搜索效果，支持多查询和与其他LLM平台的互操作性。
RecBole - 基于Python和PyTorch的推荐系统框架，支持91种算法和43个数据集
GithubPyTorchPythonRecBoleRecBole2.0开源项目推荐系统
RecBole是一个基于Python和PyTorch的推荐系统框架，旨在高效地复现和开发推荐算法。该框架包含91种算法，涵盖通用推荐、序列推荐、情境推荐和知识推荐四大类。RecBole支持43个基准数据集，并提供GPU加速和标准评估协议以满足研究需求。最新版本增加了扩展包，提升用户体验，并支持多GPU和混合精度训练。
search-index - 持久耐用的全文搜索库，兼容浏览器和Node.js
GithubNode.jssearch-index全文搜索开源项目文档浏览器
search-index是一个网络韧性强且持久的全文本搜索库，适用于浏览器和Node.js环境。它支持快速初始化索引以及方便的文档添加与查询。点击查看API文档、常见问题解答、浏览器演示和代码示例，了解其灵活的使用方式。
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。
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