melusine

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

• 免費軟件：Apache軟件許可證2.0
• 文檔：maif.github.io/melusine
• 安裝： pip install melusine
• 教程：發現Melusine

概述

發現梅爾蘇恩（Melusine），這是一個旨在優化您的電子郵件工作流程的綜合電子郵件處理庫。利用Melusine的高級功能來實現：

• 輕鬆的電子郵件路由：確保電子郵件以高準確性到達預期的目的地。
• 智能優先級：優先級緊急電子郵件，以及時處理和高效的任務管理。
• 摘要摘要：從冗長的電子郵件中提取相關信息，從而節省了寶貴的時間和精力。
• 精確過濾：從收件箱中消除不需要的電子郵件，保持焦點並減少混亂。

Melusine促進了深度學習框架（HuggingFace，Pytorch，TensorFlow等），確定性規則（REGEX，關鍵字，啟發式方法）的整合到完整的電子郵件資格資格工作流程中。

為什麼選擇Melusine？

Melusine以其功能和優勢的結合而脫穎而出：

• 預包裝工具：Melusine具有開箱即用的功能，例如
  • 將電子郵件對話細分為單個消息
  • 標記消息零件（電子郵件主體，簽名，頁腳等）
  • 轉移電子郵件處理
• 簡化執行：專注於核心電子郵件資格邏輯，而Melusine處理樣板代碼，提供調試模式，管道執行，代碼並行化等。
• 靈活集成：Melusine的模塊化體系結構可以與各種AI框架無縫集成，從而確保與您首選的工具的兼容性。
• 準備就緒：Melusine在MAIF生產環境中經過證明，提供了您需要的穩健性和穩定性。

電子郵件細分景象

在下面的示例中，將電子郵件分為兩個不同的消息，這些消息被過渡模式分開。然後，每條消息按線路標記。稍後，可以利用此電子郵件細分以增強機器學習模型的性能。

入門

探索我們的全面文檔並測試了教程以開始。或深入了解我們的最低限度的例子，以體驗梅爾蘇恩（Melusine）的簡單性和力量：

    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 )

上面的代碼執行默認管道，並返回具有列的合格電子郵件數據集，例如：

• messages ：每封電子郵件中存在的單個消息列表。
• emergency_result ：標誌以識別緊急電子郵件。

借助Melusine，您有能力改變電子郵件處理，簡化流程，最大化效率並提高整體生產力。