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plainrussian

俄语文本可读性分析与评估系统

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。

rubert-base-cased-nli-threeway - 开源俄语NLP模型:支持自然语言推理与零样本分类
BERTGithubHuggingfaceNLI俄语开源项目模型自然语言推理零样本分类
这是一个基于DeepPavlov/rubert-base-cased微调的开源俄语NLP模型。它能够预测短文本间的逻辑关系(蕴含、矛盾或中性),支持自然语言推理和零样本文本分类任务。该模型在多个俄语NLI数据集上训练,并在各种评估集上展现出优秀性能。其多功能性和高效表现使其成为处理俄语文本理解任务的有力工具。
ReadSomething - 优化Web阅读的浏览器扩展,支持多种翻译和Markdown下载
Chat 文章GithubMarkdown开源项目翻译读点东西阅读模式
ReadSomething是一款Chrome浏览器扩展,用户可在阅读模式中调整字体和行间距等设置,享受更舒适的阅读体验。提供Chat文章功能实现文字总结和交互式问答,支持谷歌、腾讯和OpenAI翻译,方便阅读全球资讯。还支持Markdown格式下载保存文章,增强阅读的灵活性和便利性。
ReadWeb.ai - 免费多语言网页翻译和双语对照阅读工具
AI工具ReadWeb.ai全站翻译内容分享多语言转换网页翻译
ReadWeb.ai为用户提供免费的网页翻译服务,支持10种语言即时互译。其特色功能包括一键语言转换、顶部-底部双语对照显示,便于语言学习和内容理解。支持翻译后网页分享,促进跨语言交流。不仅可翻译单个页面,还能进行整站翻译,提供全面的多语言浏览体验,有效消除语言障碍,让全球信息获取更加便捷。
prosodic - 多语言韵律分析与文本处理工具
GithubProsodicPythonWeb应用开源项目解析韵律分析
Prosodic是一款基于Python的开源韵律分析工具,支持英语和芬兰语文本解析。通过发音词典或自定义函数,可轻松扩展其他语言支持。该工具提供Web界面和Python API,能分析文本的节奏、音节和音素特征,适用于文学研究、语言学分析、诗歌创作、语言教学和自然语言处理等多个领域。
Readyy - 智能阅读训练应用,提升速度与理解能力
AI工具成人识字数字素养认知发展阅读理解阅读速度
Readyy是一个智能阅读训练平台,专注于提升用户的阅读速度和理解能力。平台提供多难度级别的练习,支持进度追踪和技能比较。适用群体广泛,从儿童到成人都可受益。教育机构可邀请学生和教职员工参与训练计划。用户通过创建账户可获取个性化进度分析,有效提升阅读技能。
Easy-Translate - 高效多语言文本翻译工具支持多种模型
Easy-TranslateGithub多语言翻译大规模语言模型开源项目机器翻译自然语言处理
Easy-Translate是一款适合各级用户的文本翻译工具,支持M2M100、NLLB200和SeamlessM4T等多种翻译模型。该工具可在不同硬件环境下运行,具备自动调整批处理大小、多种解码策略和加载大型模型等功能。此外,Easy-Translate还提供了翻译质量评估功能,可计算多种评估指标。
rubert-tiny2 - 优化的俄语自然语言处理模型
BERTGithubHuggingface俄语模型句子嵌入开源项目文本相似度模型自然语言处理
作为rubert-tiny的改进版本,rubert-tiny2是一个精简的俄语BERT编码器。它拥有更大的词汇表和更长的序列支持,能更好地逼近LaBSE嵌入效果。该模型可直接用于生成句子嵌入或进行下游任务微调,适用于短文本KNN分类等应用场景。通过与transformers和sentence_transformers库的无缝集成,rubert-tiny2为俄语自然语言处理任务提供了简便而强大的工具。
t5_translate_en_ru_zh_small_1024 - 多语言T5机器翻译模型,支持中、俄、英文翻译
GithubHuggingfaceT5同步翻译多语言开源项目机器翻译模型翻译
该项目基于T5模型实现多语言翻译,支持中、俄、英语言的直接转换。输入文本前添加目标语言标识符即可进行翻译,无需指定源语言,能处理多语言内容。模型兼容GPU和CPU运行,提供个性化翻译体验。
llm_rules - RuLES基准测试评估语言模型遵循规则能力
GithubLLMRuLES基准测试开源项目规则遵循语言模型评估
RuLES是一个评估语言模型遵循规则能力的基准测试项目。它提供多种测试场景,如身份验证和问答。项目包括评估脚本、红队测试工具和测试用例可视化工具。研究人员可以评估不同语言模型遵循简单规则的表现,并计算RuLES得分。项目还包含GCG攻击和模型微调的相关代码与指南。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练,适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率,加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用,可应用于多种俄语语音识别场景。
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