melusine

？ ** Breaking **：新的主要版本Melusine 3.0可用吗？

• 免费软件：Apache软件许可证2.0
• 文档：maif.github.io/melusine
• 安装： pip install melusine
• 教程：发现Melusine

概述

发现梅尔苏恩（Melusine），这是一个旨在优化您的电子邮件工作流程的综合电子邮件处理库。利用Melusine的高级功能来实现：

• 轻松的电子邮件路由：确保电子邮件以高准确性到达预期的目的地。
• 智能优先级：优先级紧急电子邮件，以及时处理和高效的任务管理。
• 摘要摘要：从冗长的电子邮件中提取相关信息，从而节省了宝贵的时间和精力。
• 精确过滤：从收件箱中消除不需要的电子邮件，保持焦点并减少混乱。

Melusine促进了深度学习框架（HuggingFace，Pytorch，TensorFlow等），确定性规则（REGEX，关键字，启发式方法）的整合到完整的电子邮件资格资格工作流程中。

为什么选择Melusine？

Melusine以其功能和优势的结合而脱颖而出：

• 预包装工具：Melusine具有开箱即用的功能，例如
  • 将电子邮件对话细分为单个消息
  • 标记消息零件（电子邮件主体，签名，页脚等）
  • 转移电子邮件处理
• 简化执行：专注于核心电子邮件资格逻辑，而Melusine处理样板代码，提供调试模式，管道执行，代码并行化等。
• 灵活集成：Melusine的模块化体系结构可以与各种AI框架无缝集成，从而确保与您首选的工具的兼容性。
• 准备就绪：Melusine在MAIF生产环境中经过证明，提供了您需要的稳健性和稳定性。

电子邮件细分景象

在下面的示例中，将电子邮件分为两个不同的消息，这些消息被过渡模式分开。然后，每条消息按线路标记。稍后，可以利用此电子邮件细分以增强机器学习模型的性能。

入门

探索我们的全面文档并测试了教程以开始。或深入了解我们的最低限度的例子，以体验梅尔苏恩（Melusine）的简单性和力量：

    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 )

上面的代码执行默认管道，并返回具有列的合格电子邮件数据集，例如：

• messages ：每封电子邮件中存在的单个消息列表。
• emergency_result ：标志以识别紧急电子邮件。

借助Melusine，您有能力改变电子邮件处理，简化流程，最大化效率并提高整体生产力。