Полный текст
Как удалось воскресить русский NLP и сократить потребление памяти на 90%Знакомая боль: открываешь NLP-проект, а в requirements.txt — pymorphy2 с последним коммитом из 2015-го, и Python 3.12 на это громко ругается. Производству всё равно, ему нужен результат. Кажется, русский NLP надолго застрял в прошлом, но нашлись те, кто решил это исправить.Взяли и форкнули четыре ключевые, но заброшенные библиотеки (pymorphy, razdel, slovnet, natasha). Результат? Потребление памяти сократили на 90%, загрузку ускорили в 30 раз, а точность токенизации подняли с 70% до 95%. Всё это работает offline и 100% совместимо с API оригиналов.Погрузимся в детали этого «воскрешения» и узнаем, что такое экосистема MAWO.