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。

GithubR语言mlr开源项目数据分析机器学习算法

mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架，为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择，并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发，mlr仍是一个成熟稳定的工具包，适用于多种数据分析场景。

emotion_text_classifier - DistilRoBERTa微调的多类情感分析模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目情感分类机器学习模型深度学习自然语言处理

这是一个基于DistilRoBERTa微调的情感分类模型，能够识别文本中的七种情绪，包括六种基本情绪和一种中性情绪。模型在《老友记》剧本数据集上进行了微调，特别适合分析电视剧和电影的对话文本。支持的情绪标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶，为自然语言处理中的情感分析任务提供了实用工具。

fast - 轻量级Ruby抽象语法树操作工具

AST搜索FastGithubRuby代码分析开源项目重构工具

Fast是一款专门用于处理Ruby抽象语法树(AST)的开源工具。它提供简洁的语法来搜索和操作AST节点，支持复杂查询和替换。Fast既可作为命令行工具使用，也可作为库集成到项目中，适用于代码分析、重构和元编程等场景。该工具还支持自定义快捷方式和调试功能，能够提高Ruby开发效率。

elasticsearch - 高性能分布式搜索和分析引擎支持海量数据实时处理

ElasticsearchGithub分析引擎向量数据库开源项目搜索引擎数据存储

Elasticsearch是一款开源的分布式搜索和分析引擎，同时也是可扩展的数据存储和向量数据库。它专为生产环境优化，提供卓越的速度和相关性。作为Elastic Stack的核心组件，Elasticsearch支持近实时处理海量数据、执行向量搜索以及与生成式AI应用集成。它广泛应用于全文搜索、日志分析、指标监控、应用性能管理和安全日志等领域，为组织提供强大的数据处理和分析能力。

boxcars - 使用带有 LLM 的 Boxcars 构建具有可组合性的应用程序

AIBoxcarsGithubOpenAIRubySQL开源项目

Boxcars借助AI可组合性，创建了一款智能系统开发工具，支持OpenAI、Anthropic、Gpt4all、搜索、SQL（Sequel和Active Record支持）、Rails Active Record、向量搜索等多种技术。此Ruby gem受Langchain启发，为初学者提供友好环境，具备灵活的扩展能力，用户可创建自定义概念以满足不同项目需求。

similarity - 文本相似度计算工具，支持多种算法及情感分析

rollbar-gem - Ruby应用实时错误监控与智能分析工具

GithubRollbarRubySDK开源项目异常报告错误监控

rollbar-gem是专为Ruby应用开发的错误监控SDK，支持Rails、Sinatra等主流框架。它集成了实时异常报告、智能错误分组、精准搜索和灵活通知系统等功能。这款工具能帮助开发团队快速识别、分析并解决问题，有效提升应用稳定性。适用于Ruby 2.0.0及更高版本，rollbar-gem为Ruby项目提供全面的错误管理解决方案。

amd-partial-phonetree-v1 - 融合句子转换器和对比学习的高效文本分类模型

GithubHuggingfaceLogistic回归SetFit句子嵌入少样本学习开源项目文本分类模型

SetFit模型结合sentence-transformers/paraphrase-mpnet-base-v2，通过高效的少样本学习实现文本分类。模型采用对比学习微调句子转换器和训练LogisticRegression分类头，具有优异的分类性能。支持最大512标记长度，适用于电话语音邮件和电话树分类需求。模型适合需要高效文本分类的研发人员和数据科学家使用。

sentiment-analysis - 多种中文情感分析方法及实现途径

GithubSentiment Analysis开源项目情感分析文本分类深度学习自然语言处理

该页面介绍了中文情感分析的三种类型：基于情感词典、传统机器学习和深度学习的方法，并展示了四种实现方式：词典法、Bayes法、ALBERT与TextCNN结合及其emoji扩展。适合自然语言处理和文本分类爱好者深入了解情感分析的实现手段。

HDLTex - 层级深度学习提升大规模文本分类效能

GithubHDLTex层次分类开源项目文本分类文档处理深度学习

HDLTex是一种创新的层级深度学习方法，旨在解决大规模文档集合的文本分类难题。该方法采用堆叠式深度学习架构，为文档层次结构的各个层级提供专门化理解。HDLTex通过层级分类方式提升了分类性能，尤其适合类别数量庞大的场景。项目开源了完整实现代码和详尽文档，支持多个标准数据集，并提供pip和git两种便捷安装方式。

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