MS-MARCO-Web-Search

大规模网络数据集推动搜索与机器学习研究进展

MS MARCO Web Search 数据集信息检索机器学习搜索引擎 Github 开源项目

MS-MARCO-Web-Search是一个基于ClueWeb22的大规模网络数据集，包含数百万真实查询点击标签。它提供丰富的文本、视觉和语义信息，设置了嵌入模型、嵌入检索和端到端检索三个挑战任务。该数据集旨在推动机器学习和信息检索系统研究，并验证方法在大规模数据上的有效性。

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介绍相关项目

msmarco-bert-base-dot-v5 - BERT语义搜索模型用于高效文本编码和相似度计算

BERTGithubHuggingfaceMS MARCO数据集sentence-transformers嵌入向量开源项目模型语义搜索

msmarco-bert-base-dot-v5是一个语义搜索模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将文本映射到768维向量空间，在MS MARCO数据集上训练而成。它能高效进行文本编码和相似度计算，支持通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库集成使用。这个模型适用于语义搜索等多种自然语言处理任务，为开发者提供了便捷的文本分析工具。

ms-marco-TinyBERT-L-2 - 针对MS Marco段落排序优化的TinyBERT-L-2跨编码器

Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目机器学习模型自然语言处理

ms-marco-TinyBERT-L-2是一个为MS Marco段落排序任务优化的跨编码器模型。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco段落重排任务中,它的NDCG@10和MRR@10分别达到69.84和32.56。模型每秒可处理9000个文档,为信息检索提供高效准确的解决方案。研究人员可通过Transformers或SentenceTransformers库使用该模型进行查询-段落对的相关性评分。

deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构

DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理

该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构，与传统的答案引擎不同，它旨在处理大量来源，收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力，适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果，深入了解其架构特点和潜在改进空间。

msmarco-MiniLM-L6-en-de-v1 - MSMARCO跨语言文本重排序模型支持英德双向检索

GithubHuggingfaceMS MARCO信息检索开源项目性能评估搜索排序模型跨语言模型

这是一个基于MS MARCO数据集训练的跨语言文本重排序模型，支持英语和德语文本的相关性排序。模型可处理英语-英语、德语-英语和德语-德语的文本匹配任务。在TREC-DL19和GermanDPR基准测试中表现出色，处理速度可达每秒1600个文档对。兼容SentenceTransformers和Transformers框架，为跨语言信息检索应用提供了高效方案。

msmarco-MiniLM-L12-cos-v5 - 用于语义搜索的句子转换和嵌入模型

GithubHuggingfaceMS MARCOMiniLM句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索

msmarco-MiniLM-L12-cos-v5是一个专为语义搜索设计的句子转换模型，能将文本映射到768维向量空间。该模型在MS MARCO数据集上训练，支持通过sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种方式使用。它生成规范化嵌入，适用于多种相似度计算方法，可用于开发高效的语义搜索应用。

ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型

ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据

提供ChatGPT与人类响应的数据集，以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据，分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持，数据格式兼容MSMarco，便于研究人员使用现有脚本。

ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链

ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集

ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。

bert-multilingual-passage-reranking-msmarco - BERT多语言文本重排序模型优化搜索效果

BERTGithubHuggingface多语言开源项目搜索引擎机器学习模型模型训练

这是一个支持100多种语言的BERT段落重排序模型,通过对搜索查询和文本段落的语义匹配分析,可将搜索结果相关性提升61%。模型在MS MARCO数据集上训练,可无缝集成到Elasticsearch中,适用于多语言搜索优化场景。实测表明,其在英语性能与单语模型相当,在德语等其他语言上表现更优。

miracl - 跨18语言的多语言信息检索数据集

GithubMIRACL基准测试多语言信息检索开源项目维基百科语料库跨语言搜索

MIRACL项目提供了一个跨18种语言的多语言信息检索数据集,涵盖全球超过30亿母语使用者。该数据集包含16种已知语言的Wikipedia语料库,并提供相应的训练和开发数据。项目还包括基于BM25和mDPR的基线系统,以及使用Pyserini复现结果的指南。这一资源为多语言信息检索研究提供了有价值的支持。

msmarco-MiniLM-L12-en-de-v1 - 基于MS MARCO的英德双语文本重排序模型

GithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目德英翻译模型自然语言处理跨语言检索模型

基于MS MARCO数据集开发的英德双语跨编码器模型，主要用于文本段落重排序。模型在TREC-DL19评测中NDCG@10分别达到72.94（英-英）和66.07（德-英），在GermanDPR数据集上MRR@10为49.91。支持SentenceTransformers和Transformers框架，处理速度为900对文档/秒，适用于跨语言信息检索场景。

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