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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。

项目整理了俄语语音技术的全面资源，包括识别、合成和转换等领域的数据集、模型和开发工具。内容覆盖从预处理到后处理的各个环节，如重音标注和标点恢复。此外还收录了相关词典、语言学资源和行业历史，为俄语语音技术的研究与开发提供了宝贵参考。

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。

该项目开发了基于RuBERT-tiny2架构的俄语文本情感分析模型,可识别7种情感类别。模型在CEDR M7数据集上实现85%的多标签准确率和76%的单标签准确率。项目提供Python接口便于集成,同时开源了功能全面的Aniemore软件包。这一解决方案为俄语文本的情感分析任务提供了高效准确的工具支持。

该项目利用DUSHA数据集对HuBERT模型进行微调，实现了俄语语音情感识别。经优化后的模型在测试集上表现突出，准确率达0.86，宏F1分数为0.81，超越了数据集基准。模型能够识别中性、愤怒、积极、悲伤等情绪类型。项目还提供了简洁的使用示例代码，便于研究人员和开发者将其集成到语音情感分析任务中。

Vikhr-7B-instruct_0.4是一款针对俄语和英语优化的指令微调大语言模型。新版本通过增加SFT训练数据，大幅提升了JSON处理和多轮对话的稳定性，尤其在处理长上下文和复杂提示时表现出色。模型采用Flash Attention 2技术，支持Google Colab使用，并提供GGUF格式。项目包含详细的使用示例和学术引用信息，方便研究人员和开发者快速上手。

rubert-tiny-sentiment-balanced是一个针对俄语短文本情感分类的微调模型。它将输入文本分为负面、中性和正面三类。该模型在多个平衡的俄语数据集上训练，提供了情感标签、分数和概率分布输出。模型在不同领域的测试集上展现了良好的性能，F1分数从0.50到0.98不等。用户可以通过简单的Python代码集成此模型，用于俄语文本的情感分析任务。

RuBERT-tiny2俄语情感分类模型支持中性、积极和消极三类标签。该模型在Kaggle Russian News、Linis Crowd等多个数据集上训练，F1分数0.75，AUC-ROC达0.9。可通过transformers库轻松实现俄语短文本情感分析，适用于需要高效准确俄语情感分析的场景。

这是一个基于RuBERT的俄语情感分析模型，专门用于短文本的多类别情感分类。模型支持中性、积极和消极三种情感标签，可通过Python代码轻松调用。它在多个俄语数据集上进行了微调，涵盖新闻、评论和社交媒体文本。该模型为需要进行俄语文本情感分析的开发者和研究人员提供了一个实用的工具。

该模型是基于Whisper Large V3架构，专为俄语语音识别优化。在Podlodka.io数据集上，含标点和大写的字错误率(WER)为20.91%，不含标点的WER为10.987%。在Russian Librispeech数据集上，不含标点的WER达到9.795%。模型经过taiga_speech_v2、podlodka_speech和rulibrispeech等多个俄语数据集训练，适用于各种俄语语音识别场景。

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。

ruRoberta-large是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型，采用Transformer架构。模型使用BBPE分词器，词典规模为50,257，参数量达3.55亿，在250GB数据集上训练。主要应用于掩码填充任务，为俄语自然语言处理提供基础支持。该模型是俄语预训练模型家族中的一员，旨在推进俄语NLP研究与应用。

rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构，该模型在80B个token上训练约3轮，序列长度为1024，并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周，使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础，其详细设计和评估已在相关论文中记录。