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素晴らしい検索

自由を求めるウクライナの戦いを支援する

ロシアの軍艦、自分で犯してください

私は約 10 年間、e コマース検索アプリケーションを構築してきました。以下に、私にインスピレーションを与えた（一部の）出版物、カンファレンス、書籍のリストを示します。トピックごとにグループ化されています (記事が複数のトピックに該当する場合は、複数のセクションに分かれます)。

GitHub でスターを付けてください - 役に立ちます!

私の他のコレクションもチェックしてください。素晴らしい e コマース、素晴らしいナレッジグラフ、素晴らしいクラウドアプリ

トピックス

一般、楽しい、哲学
検索の種類
- クラシック/語彙検索
- ベクトル/意味検索
  - 埋め込み
    - ベクトルの種類
      - 密なベクトル
        マトリョーシカの埋め込み
      - スパースベクトル
        スプレッド
    - エンコーダモデル
      - 主なアーキテクチャ
      - クエリ/ドキュメントトークンの相互作用
        インタラクションなし - 2 つのタワー / バイエンコーダー
        初期のインタラクション - クロスエンコーダー
        遅延インタラクション - ColBERT
    - 高次元の埋め込みの処理
      - 次元削減
      - 量子化
        スカラー量子化
        2値量子化
  - 対称および非対称のセマンティック検索
- ハイブリッド検索
  - 相互ランク融合 - RRF
- マルチモーダル検索
応用分野
- エンタープライズ検索
- eコマース検索
- 会話型検索
- 地理空間検索
- 医療とヘルスケアの検索
- ソーシャルメディアとユーザー生成コンテンツの検索
- 質問応答システム
- 個人情報の管理
検索結果
- 検索
  - 関連性
    - 関連性アルゴリズム
- ランキング
  - マルチステージランキング
  - ランク付けを学ぶ
    - モデルをクリックして検索してください
- バイアス
- 多様化
- パーソナライゼーション
- 検索結果がゼロ
検索UX
- ベイマード研究所
- ニールセン・ノーマン・グループ
- エンタープライズ・ナレッジLLC
- ファセット
  - 偶然の分類学者
- 他の
スペル修正
提案
同義語
ストップワード
グラフ/分類法/ナレッジグラフ
- 検索とナレッジグラフの統合 (エンタープライズナレッジによる)
クエリ拡張
クエリの理解
- 検索意図
- クエリのセグメンテーション
アルゴリズム
- バート
- コルバート
- コロケーション、一般的なフレーズ
- その他のアルゴリズム
追跡、プロファイリング、GDPR、分析
実験
- A/B テスト、MAB
検索の評価
- MRR
- テスト、指標、KPI
  - メトリクス
  - KPI
- 検索の評価 (ダニエル・タンケラン著)
- 測定検索 (James Rubinstein 著)
- 検索の関連性の 3 つの柱 (Andreas Wagner 著)
建築
ベクトル検索
教育とネットワーキング
- カンファレンス
- トレーニングとコース
- 本
- ブログとポータル、ニュース
- 論文
管理、検索チーム
- 就職面接
- エンジニアリング
業界関係者
- パーソナリティとインフルエンサー
- 検索エンジン
- 製品とサービス
- コンサルティング会社
ブログ投稿シリーズ
- 検索の最適化 101 (チャーリーハル著)
- クエリの理解 (ダニエル・タンケラン著)
- グリッドダイナミクス
- 検索の検討: 検索トピック (Derek Sisson 著)
動画
- チャンネル
- 注目の
ケーススタディ
- 一般的な検索
- 多角的な市場
- 電子商取引
データセット
ツール

未分類

サンドボックス 2021 年 6 月
サンドボックス 2021 年 5 月
サンドボックス 2021 年 4 月
サンドボックス 2020 年 12 月
サンドボックス 2020 年 1 月

一般、楽しい、哲学

プログラマーは検索について虚偽を信じている
エシカル・サーチ: ポジティブな影響をもたらす、魅力的な旅をデザインする
セマンティック検索について
フィードバックの負債: セグウェイが捜索チームに教えること
検索者の旅をサポートする: いつ、どのように
買い物は難しい、探しに行こう！
検索品質の概要
電子商取引のためのオンサイト検索デザインパターン: スキーマ構造、データ駆動型ランキングなど
思い出を求めて
検索予算のバランスをとってください。

検索の種類

検索テクノロジーの進化: 将来の展望

古典的/語彙的検索

エッツィー。検索で広範なクエリをターゲットにする
Etsy が熱力学を利用して「Geeky」の検索を支援する方法
広範囲かつ曖昧な検索クエリ
E コマース検索の分解: 12 のクエリタイプ

ベクトル/意味検索

Carousell Spotlight 検索エンジンの密ベクトルを使用した Elasticsearch への移行
ゼロからセマンティック検索埋め込みモデルまで
インデックスを選択するためのガイドライン
松ぼっくりシリーズ
- 類似性検索のための最近傍インデックス
- ベクトル検索で WHERE 句が欠落している
Amazon OpenSearch と Amazon Bedrock による革新的な検索エクスペリエンス
対称および非対称のセマンティック検索
- 対称セマンティック検索と非対称セマンティック検索

埋め込み

種類

バイエンコーダーとクロスエンコーダー?いつどちらを使用するべきですか?
ColBERT とレイトインタラクションとは何ですか?また、検索においてそれらが重要である理由は何ですか?

エンコーダモデル

セマンティック検索に最適なモデルの選択

クエリ/ドキュメントトークンの相互作用

インタラクションなし - 2 つのタワー / バイエンコーダー

初期のインタラクション - クロスエンコーダー

遅延インタラクション - ColBERT

Vespa ColBERT エンベッダーの発表
ColBERT とレイトインタラクションとは何ですか?また、検索においてそれらが重要である理由は何ですか?

密なベクトル

マトリョーシカの埋め込み

Matryoshka 埋め込み: Adaptive Retrieval を使用した高速な OpenAI ベクトル検索
マトリョーシカ埋め込みモデルの概要
マトリョーシカの表現。セマンティック検索を高速化するためのガイド

スパースベクトル

スプレッド

ハイブリッド検索: SPLADE (スパースエンコーダー)
スパースベクトル検索用の SPLADE の説明

高次元の埋め込みの処理

次元削減

量子化

バイナリ埋め込み

ハイブリッド検索

ハイブリッド検索 > その部分の合計?
ハイブリッド検索について
再ランキングによるハイブリッド検索

相互ランク融合 (RRF)

再ランキングによるハイブリッド検索
相互ランク融合

マルチモーダル検索

Muves: ハードウェアアクセラレーションによるマルチモーダルおよび多言語ベクトル検索
マルチモーダル検索のためのモデルの選択

応用分野

エンタープライズ検索

GenAI はエンタープライズ検索を改善できるが、まだ開発中

eコマース検索

eコマース検索におけるTF-IDFアルゴリズムの影響

会話型検索

会話として検索
会話型検索のアフォーダンス
クエリの理解とチャットボット

検索結果

検索

多様化

因果言語モデルを用いた検索結果の多様化
マルチアームバンディットで電子商取引検索の多様化を学ぶ
発見とインスピレーションのための検索品質
検索結果の多様性を測定する方法
ゴルディロックスを探して
広範囲かつ曖昧な検索クエリ - 検索結果の多様化が必要な場合の認識
検索結果の多様性についての考え方

パーソナライゼーション

レコメンデーションと検索におけるパーソナライゼーションのパターン
ダニエル・タンケランのパーソナライゼーション
Airbnb - 検索におけるリアルタイムのパーソナライゼーション
Facebookがあなたに広告をターゲティングするために使用する98の個人データポイント
現実世界のレコメンデーションシステムのアーキテクチャ
パーソナライズされた検索のための特徴エンジニアリング

検索結果がゼロ

代替クエリを使用して結果ゼロを軽減するための戦略とそのオンラインマーケットプレイスへの適用
電子商取引クエリの意味上の同等性

検索UX

ベイマード研究所

E コマース検索の分解: 12 のクエリタイプ
ユーザーを一致するカテゴリに自動誘導または誘導します
オートコンプリートの提案のための 13 のデザインパターン (27% が間違っている)
電子商取引検索はユーザーの製品以外の検索クエリをサポートする必要がある (15% はサポートしていない)
検索 UX: 「結果なし」ページに必要な 6 つの要素
製品のサムネイルは、検索されたバリエーションに一致するように動的に更新される必要があります (54% は更新しません)
ファセット並べ替え - 検索結果を並べ替える新しい方法
電子商取引検索の現状
電子商取引サイトには、これら 5 つの「検索範囲」機能の複数が必要です
電子商取引検索フィールドの設計とその影響
電子商取引サイトにはコンテキスト検索スニペットを含める必要があります (96% が間違っています)
E コマース検索のユーザビリティ: レポートとベンチマーク
「新型コロナウイルス感染症」関連の 6 つの電子商取引 UX 改善策

ニールセン・ノーマン・グループ

検索結果ページの一目惚れの視線パターン
検索結果ページでの適切な放棄
複雑な検索結果ページによる検索動作の変化: ピンボールパターン
サイト検索の提案
検索ログ分析: Web UX 研究で最も見落とされている機会
範囲指定された検索: 危険ですが、時には便利です
検索エンジンの「結果なし」ページに関する 3 つのガイドライン

エンタープライズ・ナレッジLLC

検索エクスペリエンスの最適化: 検索設計に対する人間中心のアプローチ

ファセット

ファセット検索の側面
コーヒー、コーヒー、コーヒー！
ファセット検索 (ここから始めてください!)
ファセット検索を正しい方法で実装する方法
メタデータとファセット検索
Metacrap: メタユートピアの 7 人のストローマンに聖火を灯す
Macy's をクラス最高にする 7 つのフィルタリング実装
ファセット検索: 最も包括的なガイド。ベストプラクティス、デザインパターン、隠れた警告、および回避策
ファセット: 制約または優先事項?
ファセットがありますが、どのファセットですか?

偶然の分類学者

分類にはいくつのファセットが必要か
分類法を階層化すべきではない場合
分類ファセットのカスタマイズ

他の

摩擦から学び、検索エクスペリエンスを向上させる
なぜ価格順に並べ替えるのがこんなに難しいのでしょうか？
ファセットソート
Google、インスタント検索を廃止

スペル修正

ピーター・ノーヴィグ。「スペル修正者の書き方」。古典的な出版物。
ダニエル・タンケラン。「誤字訂正」
単語ベクトルから構築されたシンプルなスペルチェッカー
スペル修正の問題を詳しく見てみる: 1、2、3、preDict
ディープスペル
Etsy での検索用のスペル修正のモデリング
ウルフ・ガルベ。シンペルの作者。 1000 倍高速なスペル修正アルゴリズム、SymSpell 対 BK ツリーのハイライト: 100 倍高速なあいまい文字列検索とスペルチェック、ノイズのあるテキストの高速単語セグメンテーション
Chars2vec: スペルミスのある現実世界のテキストを処理するための文字ベースの言語モデル
JamSpell、周囲のコンテキストを考慮したスペル修正 - ライブラリ、(ロシア語) Исправляем опечатки с учётом контекста
スペル修正のための埋め込み
単語ベクトルから構築されたシンプルなスペルチェッカー
検索エンジンで使用されるスペル修正のアルゴリズムにはどのようなものがありますか?
Moman - lucene/solr/elasticsearch スペル修正/オートコレクトは、実際にはこのライブラリによって強化されています (だった?)。
クエリのセグメント化とスペル修正
Spark NLP でのコンテキスト認識型スペルチェックの適用
Google、Amazon、Pinterest のオートコレクトと独自のオートコレクトの作成方法

同義語

シノニムを使用して Elasticsearch の能力を強化する
同義語と検索についての本当の話
Solr I の同義語 — 良いもの、悪いもの、醜いもの
WordNet の同義語と反意語
Python の同義語と反意語
NLTK で WordNet を体験する
自動同義語検出によるより優れた検索の作成
Querqy を使用した検索における複数単語の同義語
スマートな同義語モデルを構築する方法
e コマース検索における同義語の重要性

ストップワード

すべてストップワードのクエリは重要ですか?

提案

同義語: オートコンプリート、入力時に検索、提案

ジョバンニ・フェルナンデス＝キンケード。 Autosuggest のブートストラッピング、Autosuggest コーパスの構築、パート 1、Autosuggest コーパスの構築、パート 2、Autosuggest 検索データ構造とアルゴリズム、Autosuggest ランキング
2種類の提案について
eコマースの検索候補の改善
コンバージョンを増やすためのオートコンプリート検索のベストプラクティス
searchhubのsmartSuggestモジュールを開発した理由とそれがあなたにとって重要である理由
Nielsen Norman Group: サイト検索の提案
オートコンプリートの提案のための 13 のデザインパターン
オートコンプリート
オートコンプリートとユーザーエクスペリエンス
Elasticsearch で入力時に LinkedIn のような検索を実装する
スマートオートコンプリートのベストプラクティス: 検索の関連性と売上を向上させる
OLX: AutoSuggest 用のコーパスの構築 (パート 1)、AutoSuggest の取得とランキング (パート 2)
オートコンプリート、ライブ検索の提案、および自動修正: ベストプラクティスのデザインパターン
鏡、鏡、次は何を入力するの?検索候補のすべて
otto.de の超高速自動提案をどのように構築したか

グラフ/分類法/ナレッジグラフ

小売業界に適用されるナレッジグラフ
ナレッジグラフはテクノロジー分野でますます人気が高まっています。私たちは、データを充実させ、検索結果を拡大し、小売会社に付加価値を与えるために小売業界でこれらをどのように使用できるかを検討します。
素晴らしいナレッジグラフ

検索とナレッジグラフの統合 (エンタープライズナレッジによる)

パート 1: 関係の表示
クエリ埋め込みによる検索クエリの拡張

クエリ拡張

クエリ書き換えの基礎 (パート 1): クエリ拡張の概要

クエリの理解

ダニエル・タンケランクエリの理解。
3 つの部分に分かれたクエリの理解
文字列以外のものを検索する
検索クエリを理解する。パート 1、パート 2、パート 3
Uber Eats によるフードディスカバリ: クエリ理解エンジンの構築
クエリを理解するための AI

検索意図

検索クエリを検索意図にマッピングする
検索: 在庫ではなく目的

クエリのセグメンテーション

クエリログのみを使用した紙の教師なしクエリセグメンテーション
セマンティッククエリセグメンテーションに向けた論文

アルゴリズム

バート

BERT と検索の関連性を理解する
Google は BERT を使用して Web 検索を改善しています – エンタープライズ検索にも使用できますか?

コルバート

検索用の事前トレーニング済み Transformer 言語モデル - パート 3

コロケーション、一般的なフレーズ

一連の文から一般的なフレーズ (複数単語の表現/単語 N グラム) を自動的に検出します。
コロケーションの不合理な効果

その他のアルゴリズム

ワンホットエンコーディング
ブルームフィルターを使用した全文検索エンジンの作成

ハッシュ化

局所性を考慮したハッシュ
Locality Sensitive Hashing (LSH): 実践的な図解ガイド
ミンハッシュ

平均評価による並べ替え

平均よりも優れています: 最高の評価で並べ替えます
平均評価で並べ替えない方法

キーワード抽出

RAKEによるキーワード抽出
さらに別のキーワード抽出ツール (Yake)
BERTによるキーワード抽出

追跡、プロファイリング、GDPR、分析

検索追跡のためのツール、プラットフォーム、ヘルパー

OpenSearch ユーザー行動に関する洞察
Google Analytics 4 によるサイト検索の追跡
除雪車
検索コレクター
検索機能を追加した OpenTelemetry
パルスクエリ分析
誰が人気で誰がそうでないかを追跡することはアルゴリズムの課題を突きつけます

リソース

匿名化: データ保護リスクの管理 (実践規範)
匿名化の意思決定フレームワーク
Facebookがあなたに広告をターゲティングするために使用する98の個人データポイント
検索の機会分析
AOL Searcher No. 4417749 で顔が公開されました
AOL検索データ漏洩
個人データ

実験

検索実験によくある落とし穴
効率的なクエリ実験による検索 @scale の改善

A/B テスト、MAB

検索の A/B テストは異なります
A/B テスト検索: 科学者のように考える

テスト、指標、KPI

メトリクス

割引累積利益
NDCG のフレーバー - 何に正規化されたのか!?
平均逆順位
パック
nDCG と ERR をわかりやすく理解する
検索の関連性評価指標の選択
Quepid で正規化割引累積ゲイン (NDCG) ランキング品質スコアラーを実装する方法
https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall
https://en.wikipedia.org/wiki/F1_score
検索指標の視覚化
検索の関連性評価指標の選択
Pandas を使用して平均逆数ランク (MRR) を計算する
レコメンダーシステム: 機械学習メトリクスとビジネスメトリクス

KPI

検索のパフォーマンスを測定する 5 つの正しい方法
E コマースサイト検索 KPI。パート 1 – 顧客、パート 2 – 製品、パート 3 – 問い合わせ
摩擦から学び、検索エクスペリエンスを向上させる
シームレスな検索エクスペリエンスの魔法の裏側
Elastic Stack を使用したオンライン検索の関連性メトリクスの分析
検索分析から洞察を得る方法

検索の評価 (ダニエル・タンケラン著)

測定してみよう
検索者の行動の測定
人間の判断を使用する
コンバージョン率がない場合

測定検索 (James Rubinstein 著)

検索エンジンを改善するための統計的かつ人間中心のアプローチ
人間的なアプローチ
関連性評価プログラムのセットアップ
指標は重要です
A/B テスト検索: 科学者のように考える
クエリトリアージ: 検索の関連性を高める秘密兵器
発売レビュー: すべてをまとめて…

検索の関連性の 3 つの柱 (Andreas Wagner 著)

パート 1: 見つけやすさ
パート 2: 発見とインスピレーションのための検索品質

建築

抽象化の芸術 – ウェブショップのアーキテクチャを再考する
Canva - 検索パイプライン
- 第 1 部直面する課題の概要
- パート 2 新しい検索アーキテクチャ
効率的な検索インデックス作成のためのイベント駆動型アーキテクチャ

教育とネットワーキング

カンファレンス

活性化
ベルリンの流行語
干し草の山
伸縮性{オン}
MIX-CAMP Eコマース検索
SIGIR eコマース
- 2019年
- 2018年
- 2017年

トレーニングとコース

機械学習を活用した検索。ダグ・ターンブル次の日: 2023 年 1 月 24 日
オープンソース接続
- Elasticsearch「関連性エンジニアのように考える」
- Solr「関連性エンジニアのように考える」
- 検索の関連性を超えて: 検索結果の品質の理解と測定
- こんにちはLTR
シーズのトレーニング
検索の基本。ダニエル・タンケラン、グラント・インガソル次の日: 2023 年 2 月 6 日
機械学習で検索します。ダニエル・タンケラン、グラント・インガソル次の日: 2023 年 2 月 27 日
プロダクトマネージャーを検索します。ダニエル・タンケラン次の日: 2023 年 4 月 3 日
Sematext の Solr、Elasticsearch、OpenSearch トレーニング
2023年秋
https://dtunkelang.medium.com/upcoming-search-classes-this-fall-58f877fe00ad

本

AI を活用した検索
関連検索
検索のためのディープラーニング
検索システムとの連携
自然言語処理における埋め込み。意味のベクトル表現における理論と進歩
ユーザーインターフェースの検索
検索パターン
サイトの検索分析: 顧客との会話
「Web 検索のモデル」をクリックします
最適化アルゴリズム

ブログとポータル

検索ニュース

論文

論文一覧

管理、検索チーム

検索はチームスポーツです
検索チームの管理についての考え
検索のリーダーシップについて
効果的な検索チームの構築: 優れた検索と関連性の鍵
クエリトリアージ: 検索の関連性を高める秘密兵器
発売レビュー: すべてをまとめる
検索プロダクトオーナーの役割
検索プロダクト管理: 検索で最も誤解されている役割?
人員不足チームの関連性を検索する

就職面接

検索関連性エンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー向けの面接の質問
データサイエンスのインタビュー: ランキングと検索

エンジニアリング

検索中の技術的負債

ブログ投稿シリーズ

検索の最適化 101 (チャーリーハル著)

検索が壊れていることをどうやって知ることができますか?
検索が「壊れている」とはどういう意味ですか?
壊れた検索を修正するにはどうすればよいですか?
検索の最適化によるビジネスリスクの軽減

クエリの理解 (ダニエル・タンケラン著)

クエリを理解することで検索が向上します。

はじめに
言語の識別
文字フィルタリング
トークン化
スペル修正
ステミングと見出し語化
クエリのリライト: 概要
クエリ拡張
クエリ緩和
クエリのセグメンテーション
クエリのスコープ設定
エンティティの認識
分類法とオントロジー
オートコンプリート
オートコンプリートとユーザーエクスペリエンス
コンテキストクエリの理解: 概要
セッションコンテキスト
コンテキストとしての場所
季節性
パーソナライゼーション
会話として検索
明確化のための対話
関連性に関するフィードバック
ファセット検索
検索結果のプレゼンテーション
検索結果のスニペット
検索結果のクラスタリング
質問への回答
クエリの理解と音声インターフェイス
クエリの理解とチャットボット

グリッドダイナミクス

父親の検索エンジンではありません: 小売検索の簡単な歴史
セマンティックベクトル検索: 製品発見の新たなフロンティア
セマンティック検索による製品発見の促進
セマンティッククエリ解析のブループリント

検索の検討: 検索トピック (Derek Sisson 著)

イントロ
検索に関する前提条件
ユーザーの検索行動に関する仮定
情報収集の種類
検索の構造的考察
ユーザーと情報検索のタスク
テスト検索
便利な検索リンクと参考資料

業界関係者

パーソナリティとインフルエンサー

ダニエル・トゥンケラン (彼は検索の神です)
マックス・アーウィン
ダグ・ターンブル
ベイマーズ研究所

検索エンジン

グーグル
ビング
ヤンデックス
アマゾン
eBay

製品とサービス

アルゴリア
ベスパ
Elasticsearch - 分散型検索および分析エンジン
Solr - Solr は、フルテキストベクトルと Apache Lucene の地理空間検索機能に基づいて構築された、超高速のオープンソースのマルチモーダル検索プラットフォームです。
Fess エンタープライズ検索サーバー
Typesense - Algolia に代わるオープンソース。
SearchHub.io
Datafari - オープンソースのエンタープライズ検索ソリューション。
Qdrant - オープンソースのベクトルデータベース。
Awakari - RSS、Fediverse、Telegram などの無制限のソースからのリアルタイム検索。テキストキーワード一致条件、数値条件、条件グループ。逆方向検索インデックスベース。
Meilisearch - 全文検索、ベクトル検索、地理空間検索、およびファセット検索をサポートするオープンソース検索 API

コンサルティング会社

ビッグデータブティック
オープンソース接続
https://sease.io/
セマテキスト

ケーススタディ

Airbnb - 機械学習を活用した Airbnb 体験の検索ランキング
Airbnb - 検索ランキングへの埋め込みのリスト
Algolia - Algolia の分散検索ネットワークのアーキテクチャ
Meituan - Meituan 検索のコアランキングにおける BERT の探索と実践 (?? BERT在美团搜索核心排序の探索と实実践)
Netflix - Netflix コンテンツエンジニアリングが連携グラフを検索可能にする方法 (パート 1、パート 2)
Netflix - 資産管理プラットフォーム (AMP) における Elasticsearch インデックス作成戦略
Skyscanner - 航空券の旅程検索のランク付けを学ぶ
Slack - Slack で検索
Twitter - 検索の安定性とスケーラビリティ
Amazon SEO の説明: 2020 年の Amazon 検索結果で商品を第 1 位にランク付ける方法
Semantic Scholar のためのより優れた検索エンジンの構築

一般的な検索

Bing による検索結果のランク付け方法: コアアルゴリズムとブルーリンク
Google 検索ランキングの仕組み – 検索におけるダーウィニズム

電子商取引

検索と表示

多角的な市場

Cassini (eBay 検索エンジン) の仕組みとランクを確認する

動画

Apache Solr の簡単なヒント

チャンネル

明晰な思考
ルシッドワークス
MIx-Camp Eコマース検索
オープンソース接続
SIGIR eCom

注目の

関連するファセット

データセット

ショッピングクエリデータセット: 商品検索を改善するための大規模 ESCI ベンチマーク
ESCI-S: Amazon ESCI データセットの拡張メタデータ
ホームデポの製品検索の関連性
WANDS - Wayfair 注釈データセット

ツール

スペーシー

Awesome Spacy - 自然言語の理解、コンテンツの強化など。

Word2Vec

フレーズの Word2Vec — 複数の単語の埋め込みを学習する
Gensim Word2Vec チュートリアル
Word2Vec にフレーズを組み込む方法 – テキストマイニングアプローチ
Word2Vec — 深層学習の赤ちゃんの一歩だが、自然言語処理への大きな飛躍
Gensim を使用して Python で Word 埋め込みを開発する方法

リブ

クエリセグメンタ
https://github.com/zentity-io/zentity
https://github.com/mammothb/symspellpy
https://github.com/searchhub/search-collector
Kiri - 最先端のセマンティック検索が簡単になりました。
Haystack - データへの自然言語検索インターフェイスを構築するためのエンドツーエンドの Python フレームワーク。
https://github.com/castorini/docTTTTTquery

他の

コーラス、スムイ、クエルキー
奇妙な
評価ランキング評価者
Jina AI - ニューラル検索フレームワーク

その他の素晴らしいもの

素晴らしいナレッジグラフ
すごい時系列
素晴らしいスペーシー
クエリの理解
クリックモデル

拡大する

追加情報

バージョン 1.0.0
タイプその他のソースコード
更新時間 2024-12-25
サイズ 756.8KB
から Github

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