Arabic Tokenization Library. It provides many tokenization algorithms.

ARBML/tkseem có thân thiện với người mới không?

Gần đây có quá ít pull request của người đóng góp bên ngoài gửi tới ARBML/tkseem để nói chúng được merge thường xuyên đến đâu. Hiện chưa có issue nào phù hợp với người mới đang mở; danh sách bên dưới là các issue khác chúng tôi có của kho này.

Star
113
Fork
22
Issue cho người mới đang mở
0
Issue đã lập chỉ mục
5
Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Giấy phép
MIT
Lần push lên GitHub gần nhất
20/4/2023
Lập chỉ mục gần nhất
14/9/2026
Hướng dẫn đóng góp
Không có hướng dẫn đóng góp
Quy tắc ứng xử
Không có quy tắc ứng xử
Label cho người mới
Chưa lập chỉ mục label nào cho người mới
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Cách đóng góp cho ARBML/tkseem

  1. Dự án không có hướng dẫn đóng góp, vì vậy hãy bắt đầu từ README và vài pull request vừa được merge để xem thay đổi được đề xuất thế nào.
  2. Đóng góp của bạn sẽ được phát hành theo giấy phép MIT của dự án.
  3. Theo dõi kho này để biết khi có issue mới phù hợp với người mới, hoặc xem các issue khác bên dưới.

Các issue có thể đã có người làm được xếp cuối danh sách. Sắp xếp tất cả theo ngày

  • paper
    Đang mở

    Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 35/100

    ARBML/tkseem#14 · 2 bình luận ·

  • Model loading doesn't work for SentencePieceTokenizer
    Đang mở

    Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 50/100

    ARBML/tkseem#12 ·

  • using tk.sentencepeicetokenizer for my trained tokeinzer
    Đang mở

    Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 15/100

    ARBML/tkseem#10 ·

  • Can't import the tokenizer
    Đang mở

    Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100

    ARBML/tkseem#8 ·

  • بحث عن تقسيم
    Đang mở

    Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 15/100

    ARBML/tkseem#5 ·

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.