Repolode
Предложить
cardmagic

cardmagic/classifier

Ruby-гем для классификации текста с помощью Naive Bayes, LSI, k-Nearest Neighbors, Logistic Regression и TF-IDF; включает инструменты CLI.

Открыть на GitHub
Звёзды
741
Форки
124
Открытые issues
9
Последний коммит
15 часов назад

Что это?

Classifier — Ruby-гем для классификации текста. В нём реализовано пять подходов: Naive Bayes, Latent Semantic Indexing (LSI), k-Nearest Neighbors, Logistic Regression и векторизация TF-IDF. Вы можете выбрать метод, который подходит вашим данным и задаче.

В гем входит нативное C-расширение для операций LSI; если расширение недоступно, используется реализация на чистом Ruby. LSI поддерживает инкрементальное добавление документов с помощью алгоритма Бранда, поэтому при добавлении каждого документа не нужно перестраивать индекс целиком. Обучение можно выполнять потоково на больших файлах, а обученные модели сохранять в файлы, Redis, S3, SQL-базы данных или пользовательское хранилище.

Кроме того, гем устанавливает две утилиты командной строки. Команда `classifier` запускает предобученные модели, например для определения спама или тональности, а также позволяет обучать и применять собственные модели. Команда `keywords` строит словарь TF-IDF и оценивает важность терминов в тексте.

Ключевые возможности

  • 01Пять классификаторов: Naive Bayes, LSI, k-Nearest Neighbors, Logistic Regression и TF-IDF.
  • 02Инкрементальный LSI: документы добавляются без полной перестройки индекса.
  • 03Нативное C-расширение для LSI с запасной реализацией на чистом Ruby.
  • 04Потоковое обучение на больших наборах данных.
  • 05Подключаемое сохранение моделей в файлы, Redis, S3, SQL или пользовательское хранилище.
  • 06Утилиты командной строки `classifier` и `keywords`, в том числе для работы с предобученными моделями.

Сценарии использования

  • Фильтрация спама или классификация обращений в службу поддержки в Ruby-приложении.
  • Определение тональности или эмоций из командной строки с помощью предобученных моделей.
  • Поиск похожих документов с помощью LSI для простого поиска или рекомендаций.
  • Извлечение характерных ключевых слов из статей или корпусов с помощью TF-IDF.

Быстрый старт

  1. 1

    Добавьте gem в Gemfile

    gem 'classifier'
  2. 2

    Или установите CLI через Homebrew

    brew install classifier
  3. 3

    Классифицируйте текст с помощью предварительно обученной модели

    classifier -r sms-spam-filter "You won a free iPhone"

Что важно знать

  • Нативное расширение на C ускоряет LSI. Если оно недоступно, gem переключается на чистый Ruby.

В подборках

Инструменты и библиотеки обработки естественного языка

Темы

#text-classification#naive-bayes#machine-learning#tf-idf#lsi#ruby-gem#nlp#classification#classification-algorithm#machine-learning-algorithms

Частые вопросы

Что такое classifier?
Ruby-гем для классификации текста с помощью Naive Bayes, LSI, k-Nearest Neighbors, Logistic Regression и TF-IDF; включает инструменты CLI. Classifier — Ruby-гем для классификации текста. В нём реализовано пять подходов: Naive Bayes, Latent Semantic Indexing (LSI), k-Nearest Neighbors, Logistic Regression и векторизация TF-IDF. Вы можете выбрать метод, который подходит вашим данным и задаче.
classifier можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
classifier распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
classifier всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в classifier — 7 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать classifier?
Фильтрация спама или классификация обращений в службу поддержки в Ruby-приложении. Определение тональности или эмоций из командной строки с помощью предобученных моделей. Поиск похожих документов с помощью LSI для простого поиска или рекомендаций. Извлечение характерных ключевых слов из статей или корпусов с помощью TF-IDF.
Как установить classifier?
Добавьте gem в Gemfile: gem 'classifier' Или установите CLI через Homebrew: brew install classifier Классифицируйте текст с помощью предварительно обученной модели: classifier -r sms-spam-filter "You won a free iPhone"
Где скачать classifier?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/cardmagic/classifier

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

explosion / spaCy

Мощная NLP-библиотека для Python и Cython: токенизация, предобученные пайплайны и модели для разметки, синтаксического анализа и распознавания сущностей.

ИИ и машинное обучение#nlp#machine-learning#named-entity-recognition
34 тыс.+31 за неделю4,7 тыс.PythonMITОбновлён 11 дней назад

deepopen-com / deepopen

Нерегрессионный Python SDK, который отвечает на заранее заданные вопросы о классификации и оценке текста или JSON и возвращает метки, оценки и вероятности вместо произвольного текста.

ИИ и машинное обучение#intent-classification#nlp#text-classification
3,1 тыс.343PythonApache-2.0Обновлён 5 дней назад

codelion / adaptive-classifier

Python-библиотека для классификации текстов, которая на лету обучается на новых примерах и классах, калибрует уверенность и выявляет выход за пределы распределения.

ИИ и машинное обучение#text-classification#continuous-learning#transformers
578+1 за неделю43PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад