classifier

Ruby实现的文本分类和语义分析库

Classifier 贝叶斯分类 LSI 机器学习文本分类 Github 开源项目

Classifier是一个Ruby开源库，实现了贝叶斯分类和潜在语义索引算法。它提供文本分类、语义分析、搜索和聚类功能，适用于多种文本处理任务。该库具有良好的性能和扩展性，同时保持了使用简便性。Classifier提供了详细文档和示例，便于开发者快速上手和集成。

awesome-ruby - 全面的Ruby开源项目和工具库集锦

GithubRubyWeb开发开发工具开源库开源项目框架

awesome-ruby是一个社区驱动的Ruby资源集合，涵盖Web开发、数据处理、测试和部署等领域。它汇集了流行的gems、框架和专门工具，为开发者提供构建现代应用所需的基础资源。该项目精选高质量工具库，帮助Ruby开发者提升效率，满足多样化的开发需求。

php-text-analysis - PHP文本分析库：支持信息检索与自然语言处理

Githubphp-text-analysis开源项目情感分析文本分类自然语言处理词干提取

该库提供多种工具用于文档分类、情感分析、文档比较、频率分析、词语切分、词干提取等功能。通过composer轻松安装并集成，支持自定义分词器、正则化和频率分布。该库还包括关键词提取与高级的情感分析工具，为开发者提供强大的文本分析能力。详细文档与相关书籍可在GitHub页面找到，欢迎贡献。

llama-classification - 利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南

GithubLLaMA代码库实验设置开源项目文本分类预处理

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

ruby-fann - Ruby环境下的高性能人工神经网络库

FANNGithubRubyRubyFann人工智能开源项目神经网络

ruby-fann是一个将FANN库集成到Ruby环境的开源项目。它为开发者提供了在Ruby中构建和使用多层人工神经网络的便捷方式，支持全连接和稀疏连接网络。这个库具有易用性、多功能性和高性能的特点。用户可以通过它训练神经网络、保存训练数据和网络状态，还能使用自定义回调函数实现高级训练控制。ruby-fann为Ruby生态系统带来了强大而灵活的神经网络开发能力。

disco - Ruby协同过滤推荐系统库支持用户和物品推荐

GithubRailsRuby协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解

Disco是一个用于Ruby和Rails的推荐系统库，基于协同过滤技术。该库支持用户和物品推荐，可处理显式和隐式反馈数据，并使用高性能矩阵分解算法。Disco提供简洁的API，支持存储推荐结果和模型，能够解决冷启动问题。此外，它可与近似最近邻库集成，提升大规模数据集的性能。

algoliasearch-client-ruby - 轻量级Ruby客户端实现Algolia搜索集成

API客户端AlgoliaGithubRuby开源软件开源项目搜索

algoliasearch-client-ruby是一个轻量级HTTP客户端,用于与Algolia API交互。它提供创建、保存和搜索对象的方法,便于在Ruby项目中集成Algolia搜索功能。该客户端支持Rails框架,并提供详细文档和社区支持。其简单易用的特性使开发人员能够快速实现搜索功能。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

langchainrb - 通过Ruby开发LLM驱动的智能应用

GithubLLMLangchain.rbRuby向量搜索开源项目聊天机器人

Langchain.rb使用Ruby构建LLM驱动的应用程序，支持深度Rails集成。提供统一接口，兼容多种LLM提供商如OpenAI、GooglePalm、Cohere等，以及向量搜索数据库如Chroma、Pinecone和Weaviate。功能涵盖提示管理、输出解析、RAG系统构建等，并提供付费咨询服务，了解更多请联系开发者。

scholar - Elixir语言的传统机器学习工具库

ElixirGithubNxScholar开源项目机器学习算法

Scholar是基于Nx构建的传统机器学习工具库，为Elixir语言设计。它实现了分类、回归、聚类、降维、评估指标和预处理等多种算法。该库提供简洁的API，方便开发者应用机器学习技术。Scholar兼容EXLA等Nx后端，支持JIT编译以优化性能。作为Elixir生态系统的一部分，Scholar为数据科学和人工智能项目提供了实用的机器学习工具。

answer-classification-setfit-v2-binary - SetFit少样本学习文本分类模型，适用于多领域

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项目运用了SetFit框架，实现在BAAI/bge-base-en-v1.5基础上的少样本学习文本分类，结合对比学习和Logistic Regression算法，提升了文本分类的精准度。模型适用于广泛领域，支持长至512个token的文本分类，易于通过SetFit库安装使用，设计理念基于“无提示高效少样本学习”，在小数据集上实现可靠分类表现，提供了一项潜力巨大的深度学习工具。

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