Home

Awesome

🇨🇳中文 | 🌐English | 📖文档/Docs | 🤖模型/Models

<div align="center"> <a href="https://github.com/shibing624/similarities"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/shibing624/similarities/main/docs/logo.png" height="150" alt="Logo"> </a> </div>

Similarities: Similarity Calculation and Semantic Search

PyPI version Downloads Contributions welcome License Apache 2.0 python_version GitHub issues Wechat Group

similarities: a toolkit for similarity calculation and semantic search, supports text and image. 相似度计算、语义匹配搜索工具包。

similarities 实现了多种文本和图片的相似度计算、语义匹配检索算法，支持亿级数据文搜文、文搜图、图搜图，python3开发，pip安装，开箱即用。

Guide

Features

文本相似度计算 + 文本搜索

图像相似度计算/图文相似度计算 + 图搜图/文搜图

Demo

Image Search Demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/CLIP-Image-Search

Text Search Demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/similarities

Install

pip install torch # conda install pytorch
pip install -U similarities

or

git clone https://github.com/shibing624/similarities.git
cd similarities
pip install -e .

Usage

1. 文本向量相似度计算

example: examples/text_similarity_demo.py

from similarities import BertSimilarity
m = BertSimilarity(model_name_or_path="shibing624/text2vec-base-chinese")
r = m.similarity('如何更换花呗绑定银行卡', '花呗更改绑定银行卡')
print(f"similarity score: {float(r)}")  # similarity score: 0.855146050453186

2. 文本向量搜索

在文档候选集中找与query最相似的文本，常用于QA场景的问句相似匹配、文本搜索等任务。

SemanticSearch精准搜索算法，Cos Similarity + topK 聚类检索，适合百万内数据集

example: examples/text_semantic_search_demo.py

Annoy、Hnswlib等近似搜索算法，适合百万级数据集

example: examples/fast_text_semantic_search_demo.py

Faiss高效向量检索，适合亿级数据集

3. 基于字面的文本相似度计算和文本搜索

支持同义词词林（Cilin）、知网Hownet、词向量（WordEmbedding）、Tfidf、SimHash、BM25等算法的相似度计算和字面匹配搜索，常用于文本匹配冷启动。

example: examples/literal_text_semantic_search_demo.py

4. 图像相似度计算和图片搜索

支持CLIP、pHash、SIFT等算法的图像相似度计算和匹配搜索，中文CLIP模型支持图搜图，文搜图、还支持中英文图文互搜。

example: examples/image_semantic_search_demo.py

image_sim

Faiss高效向量检索，适合亿级数据集

<img src="https://github.com/shibing624/similarities/blob/main/docs/dog-img.png"/>

5. 聚类

通过社群发现（community_detection）算法可以在大规模数据集上执行聚类，寻找聚类簇（即相似的句子组）。

example: examples/text_clustering_demo.py

6. 图文语义去重

通过同义句挖掘（paraphrase_mining_embeddings）算法可以从大量句子或文档集中挖掘出具有相似意义的句子对，可用于冗余图文检测，语义去重。

命令行模式（CLI）

code: cli.py

> similarities -h                                    

NAME
    similarities

SYNOPSIS
    similarities COMMAND

COMMANDS
    COMMAND is one of the following:

     bert_embedding
       Compute embeddings for a list of sentences

     bert_index
       Build indexes from text embeddings using autofaiss

     bert_filter
       Entry point of bert filter, batch search index

     bert_server
       Main entry point of bert search backend, start the server

     clip_embedding
       Embedding text and image with clip model

     clip_index
       Build indexes from embeddings using autofaiss

     clip_filter
       Entry point of clip filter, batch search index

     clip_server
       Main entry point of clip search backend, start the server

run：

pip install similarities -U
similarities clip_embedding -h

# example
cd examples
similarities clip_embedding data/toy_clip/

Contact

<img src="https://github.com/shibing624/similarities/blob/main/docs/wechat.jpeg" width="200" />

Citation

如果你在研究中使用了similarities，请按如下格式引用：

APA:

Xu, M. Similarities: Compute similarity score for humans (Version 1.0.1) [Computer software]. https://github.com/shibing624/similarities

BibTeX:

@misc{Xu_Similarities_Compute_similarity,
  title={Similarities: similarity calculation and semantic search toolkit},
  author={Xu Ming},
  year={2022},
  howpublished={\url{https://github.com/shibing624/similarities}},
}

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加similarities的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

之后即可提交PR。

Acknowledgements

Thanks for their great work!