spaCy Reseñas y Detalles del Producto

Spacy se utiliza básicamente para tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en Aprendizaje Automático. Podemos optimizar nuestras tareas con esta biblioteca en Python utilizando modelos preentrenados de etiquetado de Partes del Discurso (PoS), Resumen de Texto y para el modelo de Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). También tiene la capacidad de realizar tokenización, en la cual las oraciones pueden dividirse en palabras y signos de puntuación. En resumen, es una biblioteca muy útil de Python para usar en tareas de NLP en múltiples dominios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El contexto de la biblioteca de Spacy es algo difícil de aprender y puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, ya que las funciones actuales dependen mucho de las funciones anteriores utilizadas. Incluso para el entrenamiento de modelos personalizados, es una tarea muy compleja que puede requerir datos etiquetados y anotados para su procesamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy admite bien, de manera modular, todos los niveles bajos de análisis de texto, facilitando la adición de soporte para nuevos idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La funcionalidad NER, que comprensiblemente es de baja calidad, debería mantenerse fuera de la tubería principal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SpaCy sigue siendo de código abierto y accesible al público incluso con los algoritmos más modernos. El reconocimiento de entidades nombradas moderno funciona perfectamente y etiqueta las palabras en sus partes del discurso correctas de manera rápida y precisa. Más de veinte idiomas se pueden utilizar con su extensa biblioteca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Configurar SpaCy puede presentar algunos desafíos si no estás familiarizado con Python. Esto puede restringir algunas de tus opciones. Sin embargo, esa pequeña limitación de personalización no debería molestar a alguien que esté sinceramente interesado en la investigación o en herramientas de enseñanza. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Extracción de información relacionada con ubicaciones, nombres, sustantivos, verbos, etc. del texto en inglés.

2. Modelo preentrenado que ayuda a construir de manera más rápida y fluida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. El soporte para idiomas distintos del inglés no es tan bueno.

2. Se necesita ser experto en tecnología para extraer/realizar operaciones más complejas.

3. Buen requisito de hardware. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta el analizador de oraciones y la calidad de las oraciones que genero. Me gusta el enfoque basado en objetos, por lo que es muy fácil crear un flujo. SpaCy también resuelve muchos problemas con sus modelos entrenados que otras bibliotecas no pueden. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El analizador de oraciones es lento y se puede mejorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque la biblioteca de Stanford NLP es buena para comenzar a abordar problemas de PLN, Spacy le da un empujón a tus proyectos con capacidades avanzadas que de otro modo serían demasiado complicadas y difíciles de dominar. Spacy expone métodos y APIs que abstraen todas las complejidades, como el entrenamiento para entidades nombradas personalizadas o la extracción de frases de texto. Spacy ha demostrado ser muy fructífero para nosotros. Además, es increíblemente rápido en comparación con otras bibliotecas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, quitarle complejidades al problema hace que el problema sea menos interesante. Es broma. Ha sido una experiencia increíble hasta ahora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Lo primero que me gustaría mencionar sobre las mejores cosas de spaCy es que es de código abierto.

- Esta biblioteca ofrece una gran colección de diversas categorías de algoritmos de PLN que están listos para la industria, en los que se puede confiar y que se pueden implementar directamente.

- spaCy admite más de 28 idiomas y los maneja de manera muy eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay desagrado por spaCy ya que lo he estado usando durante mucho tiempo y para diferentes propósitos. Aún no he enfrentado ningún problema significativo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todas las funciones de la biblioteca ofrecen un rendimiento cercano al estado del arte. Y sin embargo, ofrece un rendimiento muy bajo. La API es muy fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La documentación puede usar algunos ejemplos más. Además, es un poco inconveniente usarla junto con otras bibliotecas de PLN. También requiere algo de trabajo integrarla en una canalización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de spaCy es que es de código abierto y aún así ofrece algoritmos de última generación listos para la industria. Además, su documentación es lo suficientemente sólida como para permitir que un aprendiz entienda de manera independiente toda la biblioteca sin el consejo de expertos. Incluso proporcionan montones de ejemplos para que un principiante practique. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando esta biblioteca desde hace mucho tiempo y estoy realmente satisfecho con ella. Nunca he enfrentado problemas cruciales, sí, pero tuve algunos errores menores que pude resolver fácilmente utilizando los foros públicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy es una biblioteca de código abierto para Python que admite más de 28 idiomas y es igualmente eficiente para todos ellos. Proporciona todos los algoritmos de PLN que uno necesitaría para construir su propio modelo de PLN y lo mejor es que la API es tan simple y consistente que uno puede construir un modelo fácilmente en poco tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy es una de las mejores bibliotecas de PLN y proporciona un montón de algoritmos de PLN optimizados que he estado usando desde hace mucho tiempo. No tengo problemas con spaCy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.