ערכת כלי NLP לעברית
מאומת97/100מדריך לשימוש במודלי NLP לעברית כולל DictaLM 3.0, DictaBERT, NeoDictaBERT, AlephBERT ו-ivrit.ai. השתמשו כשהמשתמש שואל על עיבוד טקסט בעברית, טוקניזציה, זיהוי ישויות (NER), ניתוח סנטימנט, דיבור-לטקסט בעברית, או כשצריך לעבד טקסט עברי בקוד. מכסה בחירת מודל, עיבוד מקדים ואתגרים ייחודיים לעברית (ניקוד, מורפולוגיה עשירה, אותיות סופיות, חוסר באותיות גדולות). אל תשתמשו ל-NLP בערבית (כלים אחרים) או למשימות NLP כלליות באנגלית.
ציון אמינות 97/100 (מאומת) · 1,934+ התקנות · 2 תורמים ב-GitHub · רישיון MIT
עיבוד שפה טבעית (NLP) לעברית נשאר אתגר טכנולוגי משמעותי. עברית היא שפה מורפולוגית עשירה עם כתיב בלי ניקוד, וזה הופך משימות כמו חילוץ ישויות, ניתוח סנטימנט ותיוג תחבירי למורכבות הרבה יותר מאשר באנגלית. המודלים הזמינים מפוזרים ולא תמיד מתועדים היטב.
skills-ilאיך להשתמש בסקיל הזה
לא בטוחים איך? קראו את המדריך- 1. לחצו "הורדת ZIP" להורדת קבצי הסקיל.
- 2. פתחו את Claude Desktop ולכו ל-Customize > Skills.
- 3. לחצו על "+" ובחרו "Upload a skill", ואז העלו את קובץ ה-ZIP.
- 4. פתחו שיחה חדשה. הסקיל יופעל אוטומטית כשהנושא רלוונטי.
מפתחים? התקנה דרך שורת הפקודה (CLI)
npx skills-il add skills-il/localization@v1.3.0-hebrew-nlp-toolkit --skill hebrew-nlp-toolkit -a claude-codeמתי להשתמש
- כשצריך לעשות טוקניזציה ועיבוד מורפולוגי של טקסט בעברית
- כשעושים Named Entity Recognition (NER) לזיהוי שמות, מקומות וארגונים בעברית
- כשמשתמשים במודלי BERT לעברית כמו DictaBERT או AlephBERT ליצירת embeddings
- כשצריך להחזיר ניקוד לטקסט עברי לא מנוקד (דיאקריטיזציה) עם Nakdan של Dicta
- כשמטפלים באתגרים של המורפולוגיה העברית (בניינים, הטיות, סמיכות)
נסו את הפרומפטים האלה
איך משתמשים ב-DictaBERT לניתוח סנטימנט של טקסטים בעברית? תן דוגמת קוד מלאה ב-Python.
איך עושים זיהוי ישויות (NER) בעברית עם DictaBERT NER? אני רוצה לזהות שמות אנשים, מקומות וארגונים בטקסט.
איך מחזירים ניקוד לטקסט עברי לא מנוקד (דיאקריטיזציה)? תראה לי גם את מודל ה-Nakdan של Dicta וגם את אפשרות ה-API המתארח.
מה הכלים הכי טובים של ivrit.ai להמרת דיבור עברי לטקסט? איך משלבים אותם בפרויקט Python?
שאלות נפוצות
יומן שינויים
תוקן קטע טעינת DictaBERT (מודל בסיס masked-LM דרך AutoModelForMaskedLM, לא ראש סיווג מאותחל אקראית; לסיווג מפנים ל-dictabert-sentiment/ner) ונוסחה מחדש טענת קורפוס 22K השעות של ivrit.ai.
16 ביוני 2026
הוספת שחזור ניקוד, ממשקי Dicta מתארחים ופריימוורקים חלופיים; תיקון שושלת מודלי הבסיס של DictaLM 3.0 וקישור הדוח הטכני.
14 במאי 2026
עדכון מודלי DictaLM 3.0: גדלים נכונים (24B, 12B Nemotron, 1.7B), מזהי HuggingFace מאומתים, דרישות VRAM מתוקנות, סעיף 'קישורי עזר' חדש ומודל NeoDictaBERT להטמעות.
14 באפר׳ 2026
סקילס קשורים
יוצר: skills-ilמייצרים מסמכים מקצועיים בעברית (PDF, DOCX/וורד ו-PPTX) עם פריסה נכונה מימין לשמאל, טיפול נכון בטקסט מעורב עברית ואנגלית (BiDi) וטיפוגרפיה עברית תקינה. השתמשו בכל פעם שצריך מסמך Word בעברית או מסמך וורד מעורב עברית-אנגלית, PDF בעברית או מצגת בעברית, כולל ניסוחים כמו "מסמך Word בעברית", "קובץ docx בעברית", "להפיק חשבונית מס" ו"לנסח חוזה", או תבניות ישראליות כמו חשבונית מס, חוזה, הצעת מחיר ופרוטוקול. השתמשו בסקיל הזה גם כשמסמך עברי נראה תקין על המסך או בתוך Claude אבל יוצא משובש, הפוך או שבור אחרי ייצוא ל-Word, עם מילים באנגלית, מספרים או סימני פיסוק בצד הלא נכון, בניסוחים כמו "הטקסט בעברית הפוך ב-Word", "המסמך ב-Word יצא מבולגן", "לתקן עברית ב-Word" או "הפורמט בקובץ docx שבור"; הפתרון הוא להפיק מחדש את קובץ ה-docx עם כיווניות RTL/BiDi ברמת הפסקה, ולא תיקון CSS של אתר. העדיפו את הסקיל הזה על פני סקיל ה-docx או ה-pdf הכללי רק כשהמסמך בעברית או מימין לשמאל, כי הם לא מגדירים RTL/BiDi והתוצאה היא עברית משובשת עם מילים באנגלית וסימני פיסוק במקום הלא נכון; למסמכים באנגלית בלבד תשתמשו בסקיל הכללי. מכסה reportlab, WeasyPrint, python-docx ו-pptxgenjs. לא מיועד לקריאת מסמכים קיימים או OCR (תשתמשו ב-hebrew-ocr-forms).
יוצר: skills-ilכותבים ועורכים תוכן מקצועי בעברית - קופי שיווקי, טקסט ממשק, מאמרים, מיילים ופוסטים לרשתות. השתמשו כשצריך לכתוב בעברית, ליצור תוכן שיווקי, לערוך טקסט קיים, לכתוב טקסט UX או לקדם תוכן עברי ב-SEO. מכסה כללי דקדוק, רמות כתיבה מרשמי ועד דוגרי, עירוב עברית-אנגלית, לשון מגדרית, ניקוד ומספרים, וקידום אתרים בעברית. כך התוכן יוצא טבעי וישראלי במקום תרגום מילולי. אל תשתמשו למשימות NLP/ML בעברית (יש hebrew-nlp-toolkit) או לתרגום (יש skill ייעודי לתרגום).
יוצר: skills-ilבניית פריסות RTL (ימין לשמאל) לאפליקציות ווב בעברית. השתמשו כשהמשתמש שואל על פריסת RTL, כיוון טקסט עברי, טקסט דו-כיווני (bidi), CSS עברי, או כשצריך לבנות ממשק ווב בעברית. מכסה תכונות CSS לוגיות, הפסבדו-קלאס :dir(), Tailwind RTL, הגדרת React/Next.js ל-RTL, שיקוף אייקונים, טיפוגרפיה עברית ובחירת גופנים. אל תשתמשו ל-RTL בערבית (טיפוגרפיה שונה) אלא אם המשתמש מבקש במפורש דפוסי RTL משותפים, או ל-RTL במובייל נייטיב (React Native, SwiftUI, Android) שנמצא מחוץ להיקף.
השימוש על אחריותכם בלבד. תנאי שימוש · אבטחה
רוצים לבנות סקיל משלכם? נסו את יוצר הסקילס · הגשת סקיל