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BLLIP Parser

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26 Bewertungen
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  • 4 Kategorien
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4.5
Betreut Kunden seit
2003

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Chandrashekhar K.
CK
Chandrashekhar K.
Clemson Univ ( MS Electrical Engg.-Intelligent sys). Data Project Specialist at Hertzler systems
12/01/2021
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Python NLP für maschinelles Lernen Bewertung

Sehr nützlich für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Es enthält viele wertvolle Module für die Sprachverarbeitung.
Luis M.
LM
Luis M.
06/17/2021
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Ein einfacherer Weg, mit Daten zu arbeiten

Ich mag die Fähigkeit des Werkzeugs, mit einer großen Menge an Daten zu arbeiten.
Dejanira B.
DB
Dejanira B.
PhD em Ciências Atmosféricas
06/15/2021
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Beste und vollständigste Bibliothek für Datenanalyse

Ich bin Meteorologe und arbeite mit einer großen Datenbank. PyNLPI ist grundlegend für die Optimierung meiner Arbeit. Arbeiten mit Python und ohne Zweifel ist es das beste Werkzeug in der Datenanalyse.

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Hauptsitz:
N/A

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@ThePSF

Was ist BLLIP Parser?

The BLLIP Parser, also known as the Brown Laboratory for Linguistic Information Processing Parser, is a sophisticated natural language processing tool designed for syntactic parsing of English text. Developed by the Brown University's BLLIP lab, this parser utilizes statistical models to analyze and interpret sentence structures, making it highly effective for various applications in computational linguistics and language technology.Originally based on the well-regarded Charniak Parser, the BLLIP Parser has undergone significant enhancements and updates to increase its accuracy and performance. It features a rich set of tools for training new models from annotated corpora, thereby allowing customization and improvements tailored to specific language tasks or datasets.The BLLIP Parser is widely used in academic and commercial settings for tasks such as information extraction, question answering, and machine translation preprocessing. It's available for download and integration into projects, offering robust parsing capabilities that leverage advanced machine learning techniques.

Details

Gründungsjahr
2003