similarities

文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具

该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法，支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发，支持命令行操作，基于PyTorch和FastAPI等技术，可实现多语言环境下的高效向量表示及检索，开箱即用。

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Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案

Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类

Chinese-CLIP项目，基于大规模中文图文对数据，专门针对中文领域的特点进行优化，提供高效的图文特征计算与相似度测算，实现零样本分类和跨模态检索。该项目改进了多个模型，包括ViT与ResNet结构，并在多个公开数据集上展示了显著的性能提升，为中文处理场景下的企业和研究者提供强大工具。

gensim - Gensim：高效的Python主题建模和文档索引工具

GensimGithubNLPPython主题建模开源项目文档相似性

Gensim是一个针对自然语言处理和信息检索的Python库，用于执行主题建模、文档索引和相似性检索。该库依靠高效的内存独立算法和多核实现，可以处理超过内存容量的大型语料库。Gensim支持LSA、LDA、RP和HDP等各种流行算法，并支持分布式计算。其直观接口和详实文档使得用户可以轻松集成与扩展，是大规模文本数据处理的优秀选择。

SimSIMD - 快速高效的向量相似度计算库

GithubSIMD优化SimSIMD向量计算开源项目距离度量跨平台

SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。

textdistance - Python文本距离和相似度计算库

GithubPython库TextDistance字符串比较开源项目相似度计算算法

TextDistance是一个计算序列距离和相似度的Python库。它实现了30多种算法,包括编辑距离、基于令牌、基于序列、基于压缩和语音等类型。该库支持纯Python实现,可比较多个序列,并提供NumPy加速选项。TextDistance接口简单灵活,适用于各种文本分析和字符串比较任务。

rclip - AI驱动的命令行图像搜索工具

AI图像搜索CLIPGithubOpenAIrclip命令行工具开源项目

rclip是一款开源的命令行图像搜索工具，采用OpenAI的CLIP神经网络技术。该工具支持文本和图像查询，可进行相似图像搜索和多条件组合查询。rclip具有快速处理大量图片的能力，提供预览功能，并支持多种操作系统。这个创新工具为图像管理和搜索提供了新的解决方案，适合需要高效图像检索的专业人士和摄影爱好者。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

image-matching-webui - 高效图像匹配软件，支持多种算法

GithubGradioHugging FaceImage Matching WebUI众多算法图像匹配开源项目

该工具利用多个著名的图像匹配算法高效匹配图像对，拥有基于gradio设计的图形用户界面，用户可以轻松选择两张图像和匹配算法，并获得精确匹配结果。支持本地图像和摄像头图像输入，以及众多流行的图像匹配算法，如MASt3R、DUSt3R和OmniGlue等。可以通过HuggingFace和Lightning AI平台直接使用，也可以本地部署。欢迎外部贡献，并现已支持多个功能扩展和优化方案。

clip-as-service - 一种低延迟、高可扩展性的用于嵌入图像和文本的服务

CLIP-as-serviceGithub图像嵌入多模态解决方案开源项目文本嵌入神经搜索

CLIP-as-service是一款以神经网络为基础，专注于提供高效且易于扩展的图像和文本嵌入服务。其面向大规模数据处理，支持多种并发请求，适合集成到各种神经网络搜索框架中。这个服务通过简洁的API和自动负载均衡，让用户无需深厚技术背景即可便捷使用。同时，该服务能与Jina和DocArray等神经搜索生态系统紧密结合，助力开发者快速部署多模态和跨模态应用。

CLIP - CLIP是一种在各种（图像、文本）对上训练的神经网络

CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理

CLIP通过对比学习训练神经网络，结合图像和文本，实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当，无需使用原始标注数据。安装便捷，支持多种API，适用于零样本预测和线性探针评估，推动计算机视觉领域发展。

x-clip - 灵活实现的CLIP视觉语言预训练模型

CLIPGithub多模态对比学习开源项目深度学习视觉语言模型

x-clip是一个简洁而全面的CLIP实现,整合了多项前沿研究成果。该项目支持灵活的模型配置,包括自定义文本和图像编码器、多视图对比学习和视觉自监督学习等功能。通过易用的API,研究人员可以快速实验各种CLIP变体和改进方案。x-clip适用于图像检索、跨模态理解等多种视觉语言任务。

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