访问官网
Github
Huggingface
文档
论文项目概述
awesome-semantic-search 是一个专门为语义搜索及语义相似性相关任务创建的元仓库。它不仅限于文本，还涵盖了图像、语音等多种媒介的语义搜索应用。这个项目旨在汇集各类资源，包括学术论文、工具、数据集等，为研究和应用提供一个全面的参考。
项目内容
学术论文
该项目收录了自 2010 年至 2023 年的各类重要论文，涉及语义相似性及语义搜索领域的不同方向。例如，2014 年的卷积池化结构的潜在语义模型和 2019 年的句子 BERT 都是广受关注的研究。项目以年份分类，为用户提供系统化的知识发展脉络。
文章和博客
项目汇集了多篇关于语义搜索的实用文章，例如在 Azure 认知搜索上的应用以及使用 FAISS+SBERT 实现亿级规模语义相似性搜索的方法。这些文章旨在帮助用户理解和实施语义搜索技术。
库和工具
项目包含了多种流行的语义搜索库和工具，如 fastText、SBERT、Jina.AI 和 pinecone 等。用户可以根据需求选择合适的工具来开发和优化语义搜索系统。
数据集
为了支持实验和研究，项目还集合了多个语义相似性数据集和挑战赛数据集，如 Facebook AI 图像相似性挑战和维基百科图像文本数据集 (WIT) 等，使研究人员能够更好地进行算法验证与比较。
项目里程碑
项目还计划了一系列的里程碑，用户可以查阅项目看板，以便了解哪些任务正在进行或可以贡献的开放问题。这种开放参与的形式鼓励更多人加入项目，共同推动语义搜索领域的发展。
如何参与
项目鼓励用户提交 Pull Request，以扩展和完善当前的资源集合。这种社区驱动的发展方式，能够确保项目内容保持更新并对最新技术保持敏感。
总的来说，awesome-semantic-search 是一个开放而全面的资源平台，适合研究者、开发者和爱好者深入了解和应用语义搜索技术。通过集合不同的资源，它为各种水平的用户提供了一个理想的学习和实践平台。
