Forschungsbedarf
Faire und reproduzierbare Algorithmenvergleiche erfordern einheitliche Datensätze, Bewertungsmetriken und Versuchsumgebungen.Rankify wurde ursprünglich entwickelt, um dieses Problem zu lösen.
Verschreibung
- Standardisierte Versuchsverfahren::
- Einheitliches Laden von akademischen Datensätzen wie TREC-NEWS
- Parallele Prüfung von 7 Retrievern:
for method in ["bm25","dpr","colbert"]:
Retriever(method).retrieve(docs) - Automatische Berechnung von 12 Bewertungsindikatoren (einschließlich nDCG@10, MAP, usw.)
- Skalierbares Design::
- Durch Vererbung
BaseRetrieverKlassen fügen neue Algorithmen hinzu - Maßgeschneiderte Datensätze unterstützen private Forschungsdaten
- Durch Vererbung
- Visualisierung der Ergebnisse::
- Exportieren Sie das vollständige Protokoll im JSON-Format
- eingebaut
plot_metrics()Methoden zur Erstellung von Vergleichsdiagrammen
akademischer Wert
In einer realen Studie zur ACL 2023 führte der Einsatz von Rankify zu einer vierfachen Verbesserung der Effizienz der algorithmischen Vergleichsexperimente und einer resultierenden Abweichungsrate von <0,5% (im Vergleich zur manuellen Implementierung).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelRankify: ein Python-Toolkit, das die Suche und Neuordnung von Informationen unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man verschiedene Suchalgorithmen in der akademischen Forschung effektiv vergleichen?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil