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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论文

介绍相关项目

bi-encoder_msmarco_bert-base_german - 德语语义搜索和文档检索的先进模型基于MSMARCO数据集训练

BERTGithubHuggingfaceMSMARCO信息检索开源项目文档检索模型语义搜索

这个模型专为德语语义搜索和文档检索设计。它使用机器翻译的MSMARCO数据集训练,结合硬负样本和Margin MSE损失,在非对称搜索任务中达到了先进水平。模型在germandpr-beir基准测试的NDCG指标上表现出色,优于其他多语言模型。它与Sentence Transformer库兼容,可广泛应用于各类信息检索任务。

msmarco-distilbert-cos-v5 - 用于语义搜索的句子向量化模型

GithubHuggingfacesentence-transformers嵌入向量开源项目模型模型训练自然语言处理语义搜索

msmarco-distilbert-cos-v5是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型。它将文本映射至768维向量空间，基于MS MARCO数据集训练。支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种使用方式。模型输出标准化嵌入向量，适用于多种相似度计算方法。这一工具可助力开发者构建高效的语义搜索应用。

LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合

GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人

LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。

stark - 大规模半结构化检索基准，推动LLM性能提升

GithubSTaRK大规模开源项目查询数据集检索系统知识基

STaRK提供一个大规模的半结构化检索基准，涵盖产品搜索、学术论文检索和生物医学查询，旨在评估和提升LLM在文本与关系型知识库中的检索效果。该基准含有多样化和现实的查询，要求上下文相关推理，为未来研究提供有力支持。STaRK已在Hugging Face平台发布，并可以通过pip包直接加载，支持用户互动查询的探索性界面。更多详情请访问官方网站。

msmarco-MiniLM-L-12-v3 - 高效语句嵌入模型，适用于语义搜索和文本相似度任务

GithubHuggingfacesentence-transformers向量嵌入开源项目模型特征提取自然语言处理语义相似度

msmarco-MiniLM-L-12-v3是一个sentence-transformers模型，将句子和段落映射到384维密集向量空间。该模型基于BERT架构，使用平均池化，适用于聚类和语义搜索。它可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库使用，高效生成句子嵌入。这个模型在多个基准测试中表现良好，为自然语言处理应用提供语义表示。

contriever-msmarco - 基于对比学习的无监督密集信息检索模型

ContrieverGithubHuggingface句子嵌入平均池化开源项目模型特征提取预训练模型

contriever-msmarco是Facebook开发的无监督密集信息检索模型，基于对比学习方法。作为facebook/contriever的微调版本，它遵循了'Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning'论文的方法。该模型能够生成高质量的句子嵌入，适用于多种信息检索任务。通过HuggingFace Transformers库，研究者可以方便地加载模型并使用均值池化操作获取句子嵌入。

google-research - 多项目代码和数据集共享平台

GitHubGithubGoogle Research代码库开源项目数据集许可证

Google Research提供多种项目的代码和数据集，数据集在CC BY 4.0国际许可下发布，源码文件在Apache 2.0许可下发布。用户可通过GitHub编辑器下载所需子目录，并进行浅克隆以提交拉取请求。库内容持续更新，最新更新时间为2023年。

tct_colbert-msmarco - 知识蒸馏技术驱动的密集文档检索深度学习模型

GithubHuggingfaceTCT-ColBERT信息检索开源项目排序优化模型模型训练深度学习

TCT-ColBERT是一个采用知识蒸馏技术的密集文档检索模型。该模型通过教师模型紧耦合方法，实现了BERT模型的轻量化，在维持检索效果的同时提高了运行效率。项目支持Pyserini框架集成，提供完整的模型实现代码。

SearchEngine - 现代搜索引擎技术的核心原理与实践指南

Github召回开源项目排序搜索引擎查询词处理相关性

该项目系统地介绍搜索引擎核心技术，包括基础概念、相关性评估、查询处理、召回策略和排序算法。内容涵盖BERT模型在相关性判断中的应用，以及查询词处理和推荐系统的优化方法。项目详细讲解了倒排索引、向量召回、BERT模型应用等关键技术，并探讨了查询词分词、意图识别、排序模型训练等实际问题。通过幻灯片和视频资源，为开发者和研究人员提供搜索引擎技术的深入学习材料，这些内容对于理解和实现现代搜索引擎至关重要。

RedPajama-Data - 开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练

GithubRedPajama-Data-v2大语言模型开放数据集开源项目数据质量自然语言处理

RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集，用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档，来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容，并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程，包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤，为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。

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