Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Imagen del Avatar del Producto

Stanford NLP Group

Mostrar desglose de calificaciones
44 reseñas
  • Perfiles de 8
  • Categorías de 6
Calificación promedio de estrellas
4.1
Atendiendo a clientes desde
Filtros de perfil

Todos los Productos y Servicios

Imagen del Avatar del Producto
ConvNetJS

13 reseñas

ConvNetJS es una biblioteca de Javascript para entrenar modelos de Aprendizaje Profundo (Redes Neuronales) completamente en un navegador.

Imagen del Avatar del Producto
Stanford CoreNLP

10 reseñas

Stanford CoreNLP proporciona un conjunto de herramientas de análisis de lenguaje natural que pueden dar las formas base de las palabras, sus partes del discurso, si son nombres de empresas, personas, etc., normalizar fechas, horas y cantidades numéricas, y marcar la estructura de las oraciones en términos de frases y dependencias de palabras, indicar qué frases nominales se refieren a las mismas entidades, indicar el sentimiento, extraer relaciones de clase abierta entre menciones, etc.

Imagen del Avatar del Producto
Stanford Part-Of-Speech Tagger

10 reseñas

El etiquetador de partes del discurso (POS Tagger) es un software que lee texto en algún idioma y asigna partes del discurso a cada palabra (y otro token), como sustantivo, verbo, adjetivo, etc., aunque generalmente las aplicaciones computacionales utilizan etiquetas de partes del discurso más detalladas como 'sustantivo-plural'.

Imagen del Avatar del Producto
Stanford SPIED

6 reseñas

Stanford Pattern-based Information Extraction and Diagnostics (SPIED) es una extracción de entidades basada en patrones y visualización que proporciona código para dos componentes, Aprender entidades a partir de texto no etiquetado comenzando con conjuntos de semillas utilizando patrones de manera iterativa y Visualizar y diagnosticar el resultado de uno a dos sistemas.

Imagen del Avatar del Producto
Stanford Word Segmenter

2 reseñas

El Segmentador de Palabras de Stanford actualmente admite árabe y chino, y se ha encontrado que los esquemas de segmentación proporcionados funcionan bien para una variedad de aplicaciones. El sistema requiere que Java 1.8+ esté instalado, y recomienda al menos 1G de memoria para documentos que contienen oraciones largas. Para archivos con oraciones más cortas (por ejemplo, 20 tokens), disminuya el requisito de memoria cambiando la opción java -mx1g en los scripts de ejecución.

Imagen del Avatar del Producto
Stanford University Unstructured

1 reseña

Stanford University Unstructured es un marco de código abierto para la simulación de dinámica de fluidos computacional y el diseño óptimo de formas.

Imagen del Avatar del Producto
Tregex, Tsurgeon and Semgrex

1 reseña

Tregex es una utilidad para hacer coincidir patrones en árboles, basada en relaciones de árbol y coincidencias de expresiones regulares en nodos (el nombre es una abreviatura de "expresiones regulares de árbol"). Tregex viene con Tsurgeon, un lenguaje de transformación de árboles. También se incluye desde la versión 2.0 un paquete similar que opera en gráficos de dependencia (clase SemanticGraph, llamado semgrex).

Imagen del Avatar del Producto
Stanford Phrasal

1 reseña

Stanford Phrasal es un sistema de traducción automática basado en frases estadísticas, escrito en Java que proporciona una funcionalidad muy similar al núcleo de Moses, incluye: proporcionar una API fácil de usar para implementar nuevas características del modelo de decodificación, la capacidad de traducir utilizando frases que incluyen huecos (Galley et al. 2010), y la extracción condicional de tablas de frases y modelos de reordenamiento léxico.

Nombre del perfil

Calificación por estrellas

26
10
5
2
1

Stanford NLP Group Reseñas

Filtros de reseñas
Nombre del perfil
Calificación por estrellas
26
10
5
2
1
Sushil K.
SK
Sushil K.
Data Scientist | KPMG | Ex-Tiger Analytics | Ex-IBM | Machine Learning | Deep Learning | Statistical Modelling
04/18/2025
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

¿Qué hace que Stanford SPIED se destaque?

es mejor para el análisis basado en patrones. soluciones prácticas que mejoran el resultado.
Usuario verificado en Consultoría
UC
Usuario verificado en Consultoría
04/08/2025
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Podría estar desactualizado para el mundo actual basado en LLMs

Buenas características para herramientas tradicionales de PLN y fáciles de usar
Usuario verificado en Arquitectura y Planificación
UA
Usuario verificado en Arquitectura y Planificación
04/08/2025
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Mejor para el aprendizaje de entidades basado en patrones

Por lo general, consta de 2 partes: una es el aprendizaje basado en patrones y la otra es la visualización del resultado de uno o dos sistemas de aprendizaje de entidades en sus 2 componentes. Me gusta la segunda, visualizar el resultado.

Acerca de

Contacto

Ubicación de la sede:
Stanford, CA

Social

@stanfordnlp

¿Qué es Stanford NLP Group?

The Stanford NLP Group is a renowned research entity specializing in natural language processing within the Computer Science Department at Stanford University. This group focuses on advancing the field of computational linguistics, developing cutting-edge algorithms and models for understanding, processing, and generating human language. Their work spans various applications, including machine translation, sentiment analysis, information retrieval, and more. The group is also known for creating widely-used NLP tools and resources, such as the Stanford CoreNLP library.

Detalles