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plainrussian

俄语文本可读性分析与评估系统

文本可读性俄语评估算法API教育水平Github开源项目

plainrussian是一个针对俄语文本可读性分析的开源项目。该系统整合了5种经典可读性算法,并针对俄语特点进行了优化。通过API接口,用户可获取文本或网页的多项可读性指标和详细统计数据。项目还包含标注年龄的文本语料库,为开发新算法提供基础。作为全面的俄语文本分析工具,plainrussian可广泛应用于教育、出版等领域。

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介绍相关项目
LaBSE-en-ru - 精简优化的英俄双语句向量模型
GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度开源项目模型深度学习自然语言处理语言嵌入
LaBSE-en-ru是一个为英语和俄语优化的句向量模型。该模型通过精简词汇表，将参数量减少到原版的27%，同时保持了英俄双语嵌入质量。它支持快速生成句子嵌入，适用于跨语言语义相似度计算等任务。开发者可使用Python和Transformers库轻松获取句子嵌入。这个轻量级模型为处理英俄双语文本的研究和应用提供了高效工具。
rubert-base-cased-sentiment - RuBERT模型实现俄语文本三分类情感分析
BERT模型DeepPavlovGithubHuggingface俄语文本开源项目情感分析模型自然语言处理
该项目基于DeepPavlov的RuBERT模型，通过35万多条多源俄语文本进行微调，实现了中性、积极和消极三分类的情感分析功能。模型支持transformers库调用，便于集成应用。训练语料涵盖社交媒体、产品评论等多个领域，提高了模型的通用性。
lingua-py - 多语言检测工具，支持75种语言的高效文本解析
GithubLinguaRust实现开源项目文本分类自然语言处理语言检测
该工具能够高效检测文本所属语言，适用于自然语言处理中的文本分类和拼写检查等预处理步骤。这款灵活的小库在长文本和短文本上都能保持高准确率，不依赖外部API或服务，可完全离线使用。相比其他开源库，具有更高的精度和更低的内存占用，尤其适合处理短文本如微博信息。
russian_toxicity_classifier - 基于BERT的俄语有毒评论识别模型
BERTGithubHuggingface俄语开源项目文本分类模型毒性评论检测自然语言处理
russian_toxicity_classifier是一个基于BERT的俄语有毒评论分类模型，通过微调Conversational RuBERT训练而成。该模型使用2ch.hk和ok.ru的合并数据集，在测试集上实现97%的准确率。它可轻松集成到Python项目中，用于识别和分类俄语文本的毒性。这一开源工具为研究人员和开发者提供了有效应对在线交流中有毒内容的解决方案。
readability - 用于提取和简化网页内容的JavaScript库
DOM解析GithubJavaScript库Readability.js内容阅读开源项目文本提取
Readability.js是一个源自Firefox阅读器视图的JavaScript库，用于从复杂HTML文档中提取主要内容、标题和元数据。它为开发者提供了创建清晰、易读文章视图的简便方法。该库支持Node.js环境，具有灵活的配置选项，并强调安全性，建议与DOMPurify等安全库结合使用。
ruRoPEBert-e5-base-2k - 俄语句子编码模型支持长上下文和高效注意力机制
CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
ruRoPEBert是Tochka AI团队基于RoPEBert架构开发的俄语句子编码模型。该模型在CulturaX数据集上训练，支持2048个token的上下文，并可扩展。模型集成高效注意力机制和平均池化层，易于使用。在encodechka基准测试中，ruRoPEBert的S+W评分领先其他模型。此外，它还支持分类任务，并可通过RoPE缩放扩展上下文窗口。
retext - 可扩展的自然语言转换框架
Githubretext开源项目插件系统文本转换自然语言处理语法树
retext是一个基于插件的自然语言转换框架,可在服务器、客户端和Deno等多种环境中使用。它通过结构化数据处理自然语言,支持拼写检查、排版优化和可读性分析等功能。retext生态系统包含多个语言处理包,并允许开发自定义插件。作为unified项目的开源组件,retext使用nlcst语法树提供强大的自然语言支持,适用于文本分析、内容优化和自动校对等场景。其活跃的社区不断贡献新插件,使retext成为灵活可靠的文本处理解决方案。
easyreadme - 简化README文件生成的高效AI工具
AIEasyreadmeGithubJavaScriptREADMETypeScript开源项目
Easyreadme是一款针对JavaScript、TypeScript、Rust、Java、Go、PHP和Python项目的工具，通过预设计模板和AI生成高质量的README文件。支持React、Tailwind CSS、Tiptap、OpenAI等技术，用户可以轻松配置并快速生成标准化的README文档。该工具免费提供AI积分，支持自定义API密钥和本地运行，帮助开发者提高文档编写效率。
rubert-base-cased - 俄语优化BERT模型简介
BERTGithubHuggingface俄语模型开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
rubert-base-cased是一个针对俄语优化的BERT模型，基于俄语维基百科和新闻数据训练而成。模型采用12层结构，768个隐藏单元，12个注意力头，总计180M参数。它以多语言BERT-base模型为基础，使用俄语子词词汇表进行微调。最新版本支持掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务，为俄语自然语言处理提供了有力支持。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
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