PyDCI — это реализация метода Distributional Correspondence Indexing (DCI) на языке Python. DCI — это метод трансферного обучения для кросс-доменной и кросс-лингвистической классификации текстов.

Некоторые особенности PyDCI:
-Автономная версия DCI. Использует библиотеки scikit-learn и SciPy.
-Улучшения по сравнению с предыдущей реализацией (JaDCI). В PyDCI добавлена возможность стандартизировать векторы документов перед обучением классификатора, что повысило эффективность метода. Также в PyDCI используется реализация линейных SVM из scikit-learn (LinearSVC, основанная на пакете liblinear), а не SVMlight, как в JaDCI. Это позволило применять оптимизацию параметра C с помощью GridSearchCV.
-Эффективность. По данным экспериментов, ни один из тестов с PyDCI не занял больше 35 секунд, что делает метод достаточно быстрым по сравнению с некоторыми другими высокопроизводительными методами, основанными на глубоком обучении.

https://github.com/AlexMoreo/pydci