jerryjliu/docjev
О проекте
Python-библиотека, CLI и локальное приложение для классификации документов по категориям и разделения пакетов PDF/DOCX/PPTX на отдельные документы по правилам на естественном языке.
Чем пригодится
- Разделить пакет PDF на отдельные документы с указанием диапазонов страниц
- Классифицировать папку документов и получить JSONL с категориями и вероятностями
- Экспортировать каждый выделенный документ из пакета в отдельный PDF
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 63.
- Всплеск держится 2 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 2 дня, а у него уже 89 звёзд.
- Топ новых репозиториев за неделю: #189.
- Около 40 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 89
- Звёзд за сутки
- 63
- Форков
- 9
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 0
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 19 сентября 2026
- Последний коммит
- 19 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 21 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #189
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/jerryjliu/docjev)Похожие проекты
-
8,4
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.
-
7,2
bespokelabsai/nimble
Nimble — модель и рецепт обучения для быстрых типизированных решений по тексту: по схеме из enum- и boolean-полей она выбирает ответ и возвращает вероятности каждого варианта. Нужна для маршрутизации, проверки условий…
-
7,0
FareedKhan-dev/train-llm-from-scratch
Учебный проект: реализация Transformer с нуля на PyTorch и полный пайплайн обучения LLM — от сырого текста до SFT, reward model, PPO/DPO/GRPO и чата, без transformers, trl и peft.
-
7,0
mizorewww/laya-coreml
Локальный порт модели Laya на Apple Core ML и Neural Engine: возвращает типизированные решения (выбор, оценка, да/нет) без генерации токенов, с бенчмарками скорости и энергопотребления.
-
6,8
TheoLeeCJ/SemIf
Открытая реализация интерфейса семантических решений в стиле Jev: читает вероятности типизированных опций напрямую из логитов 4B-модели без генерации текста. Работает на одной RTX 3090.
-
6,7
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.