melusine

? ** Breaking **: Neue Major -Version Melusine 3.0 ist verfügbar?

• Kostenlose Software : Apache -Software -Lizenz 2.0
• Dokumentation : Maif.github.io/melusine
• Installation : pip install melusine
• Tutorials : Melusine entdecken

Überblick

Entdecken Sie Melusine, eine umfassende E -Mail -Verarbeitungsbibliothek, die zur Optimierung Ihres E -Mail -Workflows entwickelt wurde. Nutzen Sie die fortschrittlichen Funktionen von Melusine, um zu erreichen:

• Mühelose E -Mail -Routing : Stellen Sie sicher, dass E -Mails ihre beabsichtigten Ziele mit hoher Genauigkeit erreichen.
• Intelligente Priorisierung : Priorisieren Sie dringende E -Mails für die rechtzeitige Handhabung und das effiziente Aufgabenmanagement.
• Snippet -Zusammenfassungen : Extrahieren Sie relevante Informationen aus langen E -Mails und sparen Sie wertvolle Zeit und Mühe.
• Präzisionsfilterung : Beseitigen Sie unerwünschte E -Mails aus Ihrem Posteingang, behalten Sie den Fokus bei und reduzieren Sie Unordnung.

Melusine erleichtert die Integration von Deep -Learning -Frameworks (Huggingface, Pytorch, TensorFlow usw.), deterministische Regeln (Regex, Schlüsselwörter, Heuristik) in einen vollständigen Workflow für E -Mail -Qualifikation.

Warum Melusine wählen?

Melusine sticht mit seiner Kombination aus Merkmalen und Vorteilen auf:

• Vorverpackte Werkzeuge : Melusine verfügt
  • Segmentierung einer E -Mail -Konversation in einzelne Nachrichten
  • Tagging -Nachrichtenteile (E -Mail -Körper, Unterschriften, Fußzeilen usw.)
  • Übertragte E -Mail -Handhabung
• Stromlinienausführung : Konzentrieren Sie sich auf die Kern -E -Mail -Qualifikationslogik, während Melusine den Boilerplate -Code behandelt und Debug -Modus, Pipeline -Ausführung, Codeparallelisierung und mehr bereitstellt.
• Flexible Integrationen : Die modulare Architektur von Melusine ermöglicht eine nahtlose Integration in verschiedene KI -Frameworks und gewährleistet die Kompatibilität mit Ihren bevorzugten Tools.
• Produktionsbereit : Melusine in der MAIF -Produktionsumgebung bietet die Robustheit und Stabilität, die Sie benötigen.

E -Mail -Segmentierung Exempl

Im folgenden Beispiel ist eine E -Mail in zwei unterschiedliche Nachrichten unterteilt, die durch ein Übergangsmuster getrennt sind. Jede Nachricht wird dann Zeile für Zeile markiert. Diese E -Mail -Segmentierung kann später genutzt werden, um die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern.

Erste Schritte

Erkunden Sie unsere umfassenden Dokumentation und getestete Tutorials, um loszulegen. Oder in unser minimales Beispiel eintauchen, um Melusines Einfachheit und Kraft zu erleben:

    from melusine . data import load_email_data
    from melusine . pipeline import MelusinePipeline

    # Load an email dataset
    df = load_email_data ()

    # Load a pipeline
    pipeline = MelusinePipeline . from_config ( "demo_pipeline" )

    # Run the pipeline
    df = pipeline . transform ( df )

Der obige Code führt eine Standardpipeline aus und gibt einen qualifizierten E -Mail -Datensatz mit Spalten wie folgt zurück:

• messages : Liste der einzelnen Nachrichten, die in jeder E -Mail vorhanden sind.
• emergency_result : Flag, um dringende E -Mails zu identifizieren.

Mit Melusine sind Sie gut ausgestattet, um Ihre E-Mail-Handhabung, die Straffung von Prozessen zu verändern, die Effizienz zu maximieren und die Gesamtproduktivität zu verbessern.