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mbart_ru_sum_gazeta

俄语新闻自动摘要的高效工具

自动化Github模型开源项目GazetaMBARTRuSumGazetaHuggingface摘要生成评分指标

MBARTRuSumGazeta是一个用于俄语新闻自动摘要的开源项目。该项目依托Gazeta数据集的训练模型，可以生成高质量的新闻摘要，有助于提高信息获取的效率。该工具尤其适合研究人员和记者等需要处理大量新闻信息的用户。虽然模型在Gazeta.ru上的表现最佳，但在其他新闻源可能会有域转移的现象。通过使用MBart模型及其训练方法，该项目确保了生成摘要的准确性。

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saiga_llama3_8b - 基于Llama-3模型的俄语聊天自动化工具
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该模型基于cointegrated/rubert-tiny2进行微调，适用于俄语文本的多标签情感分类任务。模型在CEDR数据集上经过40个周期的训练，学习率为1e-5，批次大小为64。测试结果显示，模型在愉悦、悲伤、惊讶等情感识别上的表现优异，AUC平均值为0.8956，F1微平均值为0.9280，可用于多种俄语文本情感分析场景。
UpSum - 快速智能的在线文本摘要工具
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UpSum提供高效文本摘要服务，几秒内生成长文档摘要。支持多语言，适用于研究论文、商业报告等多种文本类型。用户可定制摘要长度和风格，轻松导出分享。该工具助力学术研究、商业咨询和市场营销等领域提升工作效率。
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BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具，基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度，得出精确度、召回率和F1分数。研究表明，BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型，适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具，操作简便，是自然语言处理领域的有力辅助工具。
summarize.tech - 长视频内容快速提炼的智能摘要工具
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plainrussian - 俄语文本可读性分析与评估系统
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