LID工具包，通过数据增强提高自发性噪声文本的性能。
项目描述
LIDIRL是一个简单的工具包，针对LID（语言识别）目标噪声自发性文本，类似于互联网数据中可能找到的文本。它允许训练自定义模型或使用预训练解决方案。
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源分布
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构建分布
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lidirl-0.0.1-py3-none-any.whl (30.2 kB 查看哈希值)
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lidirl-0.0.1.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 33863225d6c4a0fe3bb92b5bd94c26fcb3143d1594eef4f3014da979751706df |
|
| MD5 | a653dd576210e4e50b7fe9cf8f7c0862 |
|
| BLAKE2b-256 | 32fa49916306e3b0ab9557c8e8e9d749608068c54f8a07ecd47d92bab4a5111e |
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lidirl-0.0.1-py3.11.egg 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | a42d26aa368e5e3747090da299172e6b61dbe284fec545414db9ad9a55505fa3 |
|
| MD5 | ed20ecfe4b6c2aebe2e555f1fb309e24 |
|
| BLAKE2b-256 | 40a1f0379caec0f46cd80f5c01603fb7597d6a479cf91262f2346433f37cca5e |
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lidirl-0.0.1-py3.7.egg 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 57569b9450e2ea39d562faf239ae25c1405d67dc52a20115ff83a9c142b23eb5 |
|
| MD5 | 48a36cd2499c679d8bbb52f8498a2a4c |
|
| BLAKE2b-256 | ae9f010bdc23eea366c18363c88f94023e5404c7cbacbcc985d82e68bee4c061 |
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lidirl-0.0.1-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 5d7466ad2a95a0decb1780119d24347640f2a17a89281cc475cbf141147555e3 |
|
| MD5 | 63b71baf4766c8beac7390126d01f30f |
|
| BLAKE2b-256 | a2a17f2a917ee48452c9f5f3859b7886b0f324e577644cab806127a2b9ef48ed |