Repolode
提交项目
cardmagic

cardmagic/classifier

一个 Ruby 文本分类库，提供朴素贝叶斯、LSI、KNN、逻辑回归和 TF-IDF 等算法，并附带命令行工具。

在 GitHub 查看
Star
741
Fork
124
未关闭 Issue
9
最近提交
7天前

这是什么？

Classifier 是一个用于文本分类的 Ruby gem，内置朴素贝叶斯、潜在语义索引（LSI）、k 近邻、逻辑回归和 TF-IDF 向量化五种方法，可根据数据和任务选择合适的算法。

LSI 运算使用原生 C 扩展实现，扩展不可用时会回退到纯 Ruby 实现。LSI 支持使用 Brand 算法增量添加文档，新增文档时无需重建整个索引。训练数据可以以流的方式读取，适合大规模语料；训练好的模型可保存到文件、Redis、S3、SQL 数据库或自定义存储中。

该 gem 还提供两个命令行工具：`classifier` 可直接运行垃圾短信检测、情感分析等预训练模型，也能训练和使用自己的模型；`keywords` 基于 TF-IDF 构建词表并计算文本中词语的重要程度。

核心功能

  • 01提供朴素贝叶斯、LSI、k 近邻、逻辑回归和 TF-IDF 五种方法。
  • 02LSI 支持增量添加文档，无需整体重建索引。
  • 03LSI 使用原生 C 扩展，并提供纯 Ruby 回退实现。
  • 04支持流式训练，适合大体量数据集。
  • 05模型可保存到文件、Redis、S3、SQL 或自定义存储。
  • 06附带 `classifier` 和 `keywords` 命令行工具，并支持预训练模型。

适用场景

  • 在 Ruby 应用中实现垃圾信息过滤或工单自动分类。
  • 借助预训练模型，在命令行中完成情感或情绪分析。
  • 使用 LSI 查找相似文档，用于简单搜索或推荐。
  • 用 TF-IDF 从文章或语料中提取有区分度的关键词。

快速上手

  1. 1

    将 gem 添加到 Gemfile

    gem 'classifier'
  2. 2

    或通过 Homebrew 安装命令行工具

    brew install classifier
  3. 3

    使用预训练模型对文本分类

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

使用前须知

  • 原生 C 扩展可加速 LSI，扩展不可用时回退到纯 Ruby 实现。

收录于专题

自然语言处理工具与库

标签

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

常见问题

classifier 是什么？
一个 Ruby 文本分类库，提供朴素贝叶斯、LSI、KNN、逻辑回归和 TF-IDF 等算法，并附带命令行工具。 Classifier 是一个用于文本分类的 Ruby gem，内置朴素贝叶斯、潜在语义索引（LSI）、k 近邻、逻辑回归和 TF-IDF 向量化五种方法，可根据数据和任务选择合适的算法。
classifier 可以免费使用吗？用的什么许可证？
classifier 以 Other 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
classifier 还在维护吗？
活跃维护中。classifier 最近一次提交是在 2026年10月31日。
classifier 适合用来做什么？
在 Ruby 应用中实现垃圾信息过滤或工单自动分类。 借助预训练模型，在命令行中完成情感或情绪分析。 使用 LSI 查找相似文档，用于简单搜索或推荐。 用 TF-IDF 从文章或语料中提取有区分度的关键词。
classifier 怎么安装和运行？
将 gem 添加到 Gemfile: gem 'classifier' 或通过 Homebrew 安装命令行工具: brew install classifier 使用预训练模型对文本分类: classifier -r sms-spam-filter "You won a free iPhone"
在哪里获取 classifier？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/cardmagic/classifier

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

相关项目