rerankers: A Lightweight Python Library to Unify Ranking Methods

本文介绍了一个名为rerankers的Python库，它提供了一个易于使用的界面，用于最常用的重新排序方法。重新排序是许多检索流程的重要组成部分，但存在许多不同的方法，这些方法依赖于不同的实现方法。rerankers将这些方法统一到一个用户友好的界面中，使从业者和研究人员能够在只更改一行Python代码的情况下探索不同的方法。此外，rerankers确保其实现尽可能少地依赖其他库，并在可能的情况下重复使用原始实现，保证我们简化的界面与更复杂的界面相比不会导致性能下降。完整的源代码和支持的模型列表会定期更新，并可在https://github.com/answerdotai/rerankers上获得。

本文旨在提供一个Python库，通过一个易于使用的接口，将常用的重新排序方法统一起来。重新排序是许多检索流程的重要组成部分；然而，它有许多不同的方法，依赖于不同的实现方法。rerankers将这些方法统一到一个用户友好的接口中，使从业者和研究人员可以在只更改一行Python代码的情况下探索不同的方法。此外，rerankers确保其实现尽可能少的依赖，并在可能的情况下重复使用原始实现，确保我们简化的接口与更复杂的接口相比不会降低性能。完整的源代码和支持的模型列表定期更新，可在https://github.com/answerdotai/rerankers上找到。

本文提出了一个Python库，通过一个易于使用的接口，将常用的重新排序方法统一起来。相比当前这个领域的研究状况，本文的思路在于提供一个简化的接口，使得从业者和研究人员可以在只更改一行Python代码的情况下探索不同的方法。

本文的亮点在于提供了一个易于使用的Python库，将常用的重新排序方法统一起来。此外，rerankers确保其实现尽可能少的依赖，并在可能的情况下重复使用原始实现，确保我们简化的接口与更复杂的接口相比不会降低性能。本文的代码和支持的模型列表可在https://github.com/answerdotai/rerankers上找到。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如“Learning to Re-Rank Documents with LSTM”，“A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval”，“A Neural Re-Ranking Model for Information Retrieval”等。