awesome-semantic-search

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语义搜索与语义相似性全面资源

综合性语义搜索和相似性资源库,包含多领域的学术论文、工具和数据集,适用于搜索引擎优化和信息检索研究,不仅限于文本,还涵盖图像、语音等应用。

Semantic SearchSemantic SimilarityNLPText EmbeddingAIGithub开源项目

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。

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