spaCy Bewertungen & Produktdetails

Spacy wird im Wesentlichen für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) im maschinellen Lernen verwendet. Wir können unsere Aufgaben mit dieser Bibliothek in Python optimieren, indem wir vortrainierte Modelle für Part-of-Speech-Tagging (PoS), Textzusammenfassung und für das Modell der benannten Entitätenerkennung (NER) verwenden. Es hat auch die Fähigkeit zur Tokenisierung, bei der Sätze in Wörter und Satzzeichen unterteilt werden können. Alles in allem ist es eine sehr nützliche Bibliothek in Python, um NLP-Aufgaben in verschiedenen Bereichen zu verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kontexte der Spacy-Bibliothek sind etwas schwer zu erlernen und es kann eine steile Lernkurve geben, da die aktuellen Funktionen stark von den zuvor verwendeten Funktionen abhängen. Selbst für das Training von benutzerdefinierten Modellen ist es eine sehr komplexe Aufgabe, die möglicherweise gelabelte und annotierte Daten für die Verarbeitung erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

spaCy unterstützt auf modulare Weise alle niedrigen Ebenen der Textanalyse und erleichtert die Hinzufügung von Unterstützung für neue Sprachen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

NER-Funktionalität, die verständlicherweise von schlechter Qualität ist, sollte aus der Hauptpipeline herausgehalten werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SpaCy bleibt weiterhin Open Source und öffentlich zugänglich, selbst mit den modernsten Algorithmen. Die moderne Erkennung benannter Entitäten funktioniert einwandfrei und markiert Wörter schnell und genau in ihre korrekten Wortarten. Über zwanzig Sprachen können mit seiner umfangreichen Bibliothek verwendet werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Einrichtung von SpaCy kann einige Herausforderungen darstellen, wenn Sie mit Python nicht vertraut sind. Dies kann einige Ihrer Optionen einschränken. Diese kleine Einschränkung der Personalisierung sollte jedoch jemanden, der sich ernsthaft für Forschungs- oder Lehrmittel interessiert, nicht stören. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Informationsextraktion im Zusammenhang mit Orten, Namen, Substantiven, Verben usw. aus dem englischen Text.

2. Vorgefertigtes Modell, das beim schnelleren und reibungsloseren Aufbau hilft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

1. Die Unterstützung für andere Sprachen als Englisch ist nicht so gut.

2. Man muss technisch versiert sein, um komplexere Operationen durchzuführen.

3. Gute Hardware-Anforderungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Benutzerfreundlichkeit ist eine der am meisten geschätzten Eigenschaften von Spacy. Ich benutze Spacy seit etwa 2 Jahren als Backend für meine Data-Science-Software und zur Verarbeitung natürlicher Sprachabfragen. Die Unterstützung durch die Community ist fantastisch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Spacy hatte früher keine Transformer-Pipelines, aber mit Version 3.0+ wurde dies hinzugefügt und infolgedessen verringert es die Dinge, die ich an Spacy nicht mag. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag den Satzparser und die Qualität der Sätze, die ich generiere. Ich mag den objektbasierten Ansatz, sodass es sehr einfach ist, einen Fluss zu erstellen. SpaCy löst auch viele Probleme mit seinen trainierten Modellen, die andere Bibliotheken nicht können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Satzparser ist langsam und kann verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während die Stanford NLP-Bibliothek ein guter Ausgangspunkt für die Bewältigung von NLP-Problemen ist, gibt Spacy Ihren Projekten mit fortgeschrittenen Fähigkeiten einen Schub, die ansonsten zu knifflig und schwierig zu meistern sind. Spacy stellt Methoden und APIs bereit, die alle Komplexitäten wie das Training für benutzerdefinierte benannte Entitäten abstrahieren. Oder das Extrahieren von Phrasen aus Text. Spacy hat sich für uns als sehr fruchtbar erwiesen. Hinzu kommt, dass es im Vergleich zu anderen Bibliotheken blitzschnell ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal macht das Entfernen von Komplexitäten aus dem Problem das Problem weniger interessant. Nur ein Scherz. Es war bis jetzt eine erstaunliche Erfahrung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- Das Allererste, was ich bei den besten Dingen über spaCy erwähnen möchte, ist, dass es Open Source ist.

- Diese Bibliothek bietet eine riesige Sammlung verschiedener Kategorien von NLP-Algorithmen, die industriebereit sind, denen man vertrauen kann und die direkt ins Bild gebracht werden können.

- spaCy unterstützt über 28 Sprachen und verarbeitet sie sehr effizient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keine Abneigungen gegen spaCy, da ich es schon lange und für verschiedene Zwecke benutze. Ich habe noch nie ein bedeutendes Problem gehabt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Alle Funktionen der Bibliothek bieten nahezu SOTA-Leistung. Und doch bietet sie eine sehr gute Leistung. Die API ist sehr einfach zu bedienen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Dokumentation könnte einige weitere Beispiele gebrauchen. Außerdem ist es etwas umständlich, sie zusammen mit anderen NLP-Bibliotheken zu verwenden. Es erfordert auch etwas Arbeit, sie in eine Pipeline zu integrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an spaCy ist, dass es Open-Source ist und dennoch branchenreife, hochmoderne Algorithmen bietet. Auch ihre Dokumentation ist ausreichend, um einem Lernenden zu ermöglichen, die gesamte Bibliothek unabhängig zu verstehen, ohne Expertenrat. Sie bieten sogar zahlreiche Beispiele, damit ein Neuling üben kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze diese Bibliothek schon lange und bin wirklich zufrieden damit. Ich habe nie ernsthafte Probleme gehabt, ja, aber ich hatte einige kleinere Fehler, die ich leicht mit Hilfe der öffentlichen Foren lösen konnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.