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rank_bm25

Python实现的BM25文本检索算法库

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。

simlm-msmarco-reranker - SimLM预训练的高性能密集段落检索模型
GithubHuggingfaceSimLM信息检索密集段落检索开源项目模型自然语言处理预训练模型
simlm-msmarco-reranker模型采用简单的瓶颈架构,通过自监督预训练压缩段落信息。在MS-MARCO等数据集上表现优异,超越ColBERTv2等多向量方法。该模型仅需无标签语料库即可训练,适用于缺乏标记数据的场景。研究人员可以使用此模型计算查询和段落的相关性得分,应用于信息检索和文本排序任务。
tomotopy - 最优性能的Python主题模型库
GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目
该库支持多种主题模型,利用现代CPU的向量化技术提升速度,提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装,兼容Windows、macOS和Linux,适用于大规模文本数据处理。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
distilbert-dot-tas_b-b256-msmarco - 基于平衡主题感知采样的高效密集检索方案
BERT_DotDistilBertGithubHuggingfaceMSMARCO开源项目文本检索模型知识蒸馏
本项目提供了一个基于DistilBERT的密集文本检索模型,采用双编码器结构和点积评分机制。该模型使用平衡主题感知采样(TAS-B)方法在MS MARCO数据集上训练,可用于候选集重排序或直接进行向量索引密集检索。模型在多个测试集上展现出优于BM25基线的检索性能。其特点包括高效训练(单GPU 48小时内完成)和保留原始DistilBERT的6层架构。这一方案为高效密集检索提供了新的解决思路。
TextBlob - Python自然语言处理库 轻松实现文本分析
GithubNLTKPython库TextBlob开源项目文本分析自然语言处理
TextBlob是一款Python自然语言处理库,提供简洁API实现多种文本分析任务。支持词性标注、名词短语提取、情感分析和分类等功能,集成NLTK和pattern库优势。包含分词、词频统计和拼写校正等工具,适用于广泛的文本处理场景。TextBlob设计简单直观,方便各层级开发者使用。
contextualbandits - 上下文多臂赌博算法Python库
GithubPython包上下文赌博机在线学习多臂赌博机开源项目机器学习
contextualbandits是一个Python库,实现了多种上下文多臂赌博算法,包括LinUCB和Thompson Sampling。该库支持在线学习、离线策略学习和策略评估,适用于离散奖励场景。它便于算法原型设计、比较和复现,可作为学习上下文多臂赌博的参考。库还支持批量和流式训练模式,为研究人员和从业者提供了灵活的工具。
ColBERT - 基于BERT的快速大规模文本检索模型
BERTColBERTGithub信息检索向量相似度开源项目自然语言处理
ColBERT是一种基于BERT的检索模型,能在数十毫秒内实现大规模文本集合的高效搜索。该模型采用细粒度的上下文后期交互技术,将段落编码为令牌级嵌入矩阵,在保持检索质量的同时提高效率。ColBERT具备索引、检索和训练功能,适用于多种信息检索任务。模型提供预训练checkpoint和Python API,方便研究人员和开发者在实际项目中快速应用。
minisearch - 轻量级全文搜索引擎 实现快速离线搜索体验
GithubJavaScriptMiniSearch全文搜索内存索引开源项目搜索引擎
MiniSearch是一款JavaScript编写的轻量级内存全文搜索引擎。它支持精确匹配、前缀搜索、模糊匹配和字段提升等功能,适用于数据量适中的全文搜索场景。MiniSearch可在浏览器和Node.js环境运行,支持实时索引更新和自动建议功能。无外部依赖且资源占用少,非常适合需快速响应的客户端搜索应用。
implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库,专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法,如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速,适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例,便于开发者快速构建推荐系统。
gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型,提升信息检索性能
GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能
gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型,适用于多语言信息检索。其采用编码器架构,在推理速度和硬件需求上均有显著优势,支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得,实验结果获得优秀评价,详见相关论文。
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