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Génial sémantique-recherche

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Suivre le référentiel vise à servir un méta-représentant pour la recherche sémantique et les tâches liées à la similitude sémantique.

La recherche sémantique ne se limite pas au texte! Cela peut être fait avec des images, une parole, etc., il y a de nombreuses cas d'utilisation et applications différentes de la recherche sémantique.

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Contenu

• Papiers
  • 2014
  • 2015
  • 2016
  • 2017
  • 2018
  • 2019
  • 2020
  • 2021
  • 2022
  • 2023
• Articles
• Bibliothèques et outils
• Ensembles de données
• Jalons

Papiers

2010

• Priority Range Trees
• La recherche d'informations et le Web sémantique?

2014

• Un modèle sémantique latent avec une structure de pool à convolution pour la récupération de l'information?

2015

• Vectors de saut-pensée?
• LSH pratique et optimal pour la distance angulaire

2016

• Sac d'astuces pour une classification de texte efficace?
• Enrichir les vecteurs de mots avec des informations sous-mots?
• Recherche de voisin le plus proche efficace et robuste en utilisant des graphiques hiérarchiques à petit monde navigable
• Sur la recherche approximativement des incorporations de mots similaires
• Apprendre des représentations distribuées des phrases à partir de données non étiquetées?
• Recherche approximative du voisin le plus proche sur des données de grande dimension --- expériences, analyses et amélioration

2017

• L'apprentissage supervisé des représentations de phrases universelles à partir des données d'inférence du langage naturel?
• Similitude textuelle sémantique pour l'hindi?
• Suggestion efficace de réponse en langage naturel pour une réponse intelligente?

2018

• Encodeur de phrases universel?
• Apprendre la similitude textuelle sémantique des conversations?
• Blog Google AI: progrès dans la similitude textuelle sémantique?
• Spe:
• Optimisation de l'indexation basée sur le graphique du voisin K-Dearest pour la recherche de proximité dans des données de grande dimension?
• Recherche de voisin le plus proche rapide rapide avec le graphique de propagation de navigation
• Le cas des structures d'index apprises

2019

• Laser: représentations de phrases agnostiques linguistiques?
• Extension de documents par prédiction de requête?
• Phrase-BERT: Embeddings de phrases à l'aide de Bert-Networks siamois?
• Classement de documents en plusieurs étapes avec Bert?
• Récupération latente pour une question de réponse à un domaine ouvert faiblement supervisé
• Question du domaine ouvert de bout en bout Répondre avec Bertserini
• Biobert: un modèle de représentation de la langue biomédicale pré-formée pour l'exploitation biomédicale de texte?
• Analyser et améliorer les représentations avec la perte de voisine la plus proche la plus proche?
• Diskann: Recherche de voisin le plus proche du milliard de points rapides rapide sur un seul nœud

2020

• Déploiement rapide d'un moteur de recherche neuronal pour l'ensemble de données de recherche ouverte Covid-19: pensées préliminaires et leçons apprises?
• Passage Re-Ranking avec Bert?
• Co-recherche: Covid-19 Retrievale d'informations avec la recherche sémantique, la réponse aux questions et le résumé abstractif?
• LABSE: Langue-agnostique BERT PRASHIDE PRINDEDDING?
• Covidex: modèles de classement neuronal et infrastructure de recherche de mots clés pour l'ensemble de données de recherche Open de Covid-19?
• DETEXT: Un cadre NLP profond pour la compréhension intelligente du texte?
• Faire des intérêts de phrases monolingues multilingues en utilisant la distillation des connaissances?
• Transformers pré-entraînés pour le classement des texte: Bert et au-delà?
• Royaume: Modèle de langue de la récupération Pré-formation
• Electra: Encodeurs de texte pré-formation comme discriminateurs plutôt que générateurs?
• Amélioration de l'apprentissage en profondeur pour la recherche Airbnb
• Gérer la diversité dans la recherche Airbnb?
• Apprentissage contrastif négatif le plus proche du voisin pour la récupération de texte dense?
• Incorporation de style d'image non supervisé pour les tâches de récupération et de reconnaissance?
• DERCLUTR: Apprentissage contrastif profond pour les représentations textuelles non supervisées?

2021

• Approche hybride pour le calcul de la similitude sémantique entre les mots tamouls?
• Augmenté Sbert?
• Beir: une référence hétérogène pour l'évaluation zéro-tir des modèles de recherche d'informations?
• Recherche visuelle hétérogène compatibilité?
• Apprendre le style personnel à partir de quelques exemples?
• TSDAE: Utilisation d'un encodeur séquentiel à base de transformateurs pour un encodeur de phrase non supervisé pour l'apprentissage de la phrase?
• Une enquête auprès des transformateurs ??
• Sépare: modèle de lexical et d'expansion clairsemé pour le classement en première étape?
• Suggestions de requête de recherche connexe de haute qualité utilisant un apprentissage en renforcement profond
• Incorporer la récupération de produits dans la recherche Taobao ??
• TPRM: un modèle de classement personnalisé basé sur une sujet pour la recherche Web?
• MMARCO: Une version multilingue de l'ensemble de données de classement de passage MS Marco?
• Raisonnement de la base de données sur le texte?
• Comment le réglage d'adversaire a-t-il profité à Bert?)?
• Train court, test long: l'attention avec des biais linéaires permet l'extrapolation de la longueur d'entrée?
• Primer: Recherche de transformateurs efficaces pour la modélisation du langage?
• À quel point cela sonne-t-il? Analyse de similitude de représentation inter-greatrice des intérêts acoustiques des mots?
• SIMCSE: Apprentissage contrastif simple des intérêts des phrases?
• Attention à la composition: recherche de recherche et récupération de démontage ??
• Spann: Recherche de voisin le plus proche du milliard de dollars très efficaces
• GPL: Étiquetage de pseudo génératif pour l'adaptation du domaine non supervisée de la récupération dense?
• Moteurs de recherche génératifs: expériences initiales?
• Repenser la recherche: faire des experts du domaine à partir de dilettantes -whiteningbert: une approche de mise en place de phrase non supervisée facile

2022

• Texte et code intégrés par pré-formation contrastive?
• Relic: Récupération des preuves des allégations littéraires?
• Trans-encodeur: modélisation non supervisée de phrases par les distillations de soi et mutuelles?
• SAMU-XLSR: Représentation de la parole multimodale multimodale alignée sémantiquement?
• Une analyse des fonctions de fusion pour la récupération hybride?
• Détection hors distribution avec des voisins les plus proches profonds
• ESB: Une référence pour la reconnaissance vocale multi-domaines de bout en bout?
• Analyse des incorporations de mots acoustiques à partir de modèles de discours auto-levés pré-formés)?
• Repenser avec la récupération: inférence du modèle de grande langue fidèle?
• Une récupération dense zéro précise sans étiquettes de pertinence?
• Mémoire de transformateur comme un index de recherche différenciable?

2023

• Doigt: inférence rapide pour la recherche de voisin approximative basée sur un graphique?
• Classification de texte «à faible ressource»: une méthode de classification sans paramètre avec des compresseurs?
• SPARseembed: Apprendre des représentations lexicales clairsemées avec des intérêts contextuels pour la récupération?

Articles

• Aborder la recherche sémantique
• Recherche sémantique dans la recherche cognitive azure
• Comment nous avons utilisé la recherche sémantique pour rendre notre recherche 10x plus intelligente
• Blog de Stanford AI: Construire des modèles NLP évolutifs, explicables et adaptatifs avec récupération
• Construire un moteur de recherche sémantique avec des incorporations de mots à double espace
• Recherche de similitudes sémantiques à l'échelle des milliards avec Faiss + Sbert
• Quelques observations sur les seuils de recherche de similitude
• Recherche d'images presque en double utilisant le hachage sensible de la localité
• Cours gratuit sur la recherche de similitude vectorielle et Faish
• Guide complet pour approximer les algorithmes des voisins les plus proches
• Présentation de l'index hybride pour permettre la recherche sémantique de mots clés
• Recherche sémantique Argilla
• CO: Voici le modèle de compréhension du texte multilingue
• Simplifier la recherche avec des modèles d'incorporation multilingues

Bibliothèques et outils

• texte rapide
• Encodeur de phrases universel
• Sbert
• Électra
• Labourant
• LASER
• Pertinence Ai - plate-forme vectorielle de l'expérimentation au déploiement
• Meule de foin
• Jina.ai
• pignon
• Boîte à outils sensible
• Ranx
• Beir: analyse comparative IR
• Relic: Récupération des preuves de l'ensemble de données des réclamations littéraires
• Matchzoo-Py
• Deep_text_matching
• Quel cadre?
• lexique
• recherche sémantique emoji
• Pyserini
• Bertserini
• Bertsimilarité
• milvus
• Neuronlp ++
• tisser
• sémantique-recherche-wikipedia-avec-croyant
• Language naturel-youtube-search
• même en énergie
• Benchmarks Ann
• scann
• ROYAUME
• ennuyer
• pynndescent
• NSG
• Falconn
• redis hnsw
• autofaiiss
• DPR
• RANK_BM25
• Bandoulière
• près de
• Vearch
• vespa
• Pynndescent
• pgann
• Tensorflow similitude
• opensanticsearch.org
• Recherche sémantique GPT3
• fougueux
• txtai
• Hypertag
• vectorai
• embourber
• Aquiladb
• Strippet

Ensembles de données

• Centre de données de similitude de texte sémantique
• Facebook AI Image Simility Challenge
• Esprit: ensemble de données de texte d'image basé sur Wikipedia
• Beir
• Mteb

Jalons

Jetez un œil à la carte de projet pour la liste des tâches pour contribuer à l'un des problèmes ouverts.