# PyNLPl Reviews **Vendor:** BLLIP Parser **Category:** [Autres logiciels de développement](https://www.g2.com/fr/categories/other-development) **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 11 ## About PyNLPl PyNLPl est une bibliothèque Python pour le traitement du langage naturel qui contient divers modules utiles pour des tâches de NLP courantes et moins courantes. PyNLPl peut être utilisé pour des tâches de base telles que l'extraction de n-grammes et de listes de fréquence, et pour construire un modèle de langage simple. ## PyNLPl Reviews ### 1. Python NLP pour l'apprentissage automatique Revue **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Chandrashekhar K. | Data Scientist, Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** Très utile pour l'apprentissage automatique et la science des données. Il contient de nombreux modules précieux pour le traitement du langage. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Il n'y a rien de particulier que je n'aime pas à propos de PyNLPI. **Recommandations à d’autres personnes envisageant PyNLPl:** Pratique avant la mise en œuvre. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'ai travaillé sur des projets d'apprentissage automatique - traitement du langage naturel. PyNLPI rend cela très facile. J'ai effectué quelques tâches de base telles que l'extraction de n-grammes et les listes de fréquence. ### 2. Meilleure et plus complète bibliothèque pour l'analyse de données **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Dejanira B. | Doutorado meteorologia, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** June 15, 2021 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** Je suis météorologue et je travaille avec une grande base de données. PyNLPI est fondamental pour optimiser mon travail. Travailler avec Python et sans l'ombre d'un doute c'est le meilleur outil en analyse de données. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Je ne vois aucun inconvénient, car tout ce que j'avais besoin de faire avec cette bibliothèque, je l'ai fait. Jusqu'à présent, je n'ai que des éloges et aucune critique. **Recommandations à d’autres personnes envisageant PyNLPl:** utiliser python qui optimisera votre travail de base de données **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'utilise pour le processus d'analyse de données. J'utilise des données au format Netcdf, tiff et grib2. Ce sont des données très lourdes et avec PyNLPI, le processus est beaucoup plus rapide. ### 3. python est l'avenir **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Assem O. | Senior Cost Control Engineer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** November 20, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** python est un programme facile pour devenir programmeur c'était super de l'utiliser pour l'apprentissage automatique **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** il doit utiliser une interface pour utiliser ce programme, telle que jybter ou spyder **Recommandations à d’autres personnes envisageant PyNLPl:** python est l'avenir pour tout **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Python me guide pour résoudre plus de problèmes tels que des équations compliquées et l'utiliser pour les grandes données peut résoudre beaucoup de problèmes. ### 4. Meilleure bibliothèque NLP pour Python jamais vue **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Marnim Galib I. | Assistant Programmer, Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** December 13, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** PyNLPl, prononcé comme « ananas », est une bibliothèque Python pour le traitement du langage naturel qui contient des modules pour presque toutes les tâches de NLP que nous rencontrons dans la recherche ou l'industrie. Il contient à la fois des types de données simples et complexes ainsi que des algorithmes pour tous types d'utilisateurs et sa documentation est superbe. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Je n'ai vraiment trouvé aucun problème à lui reprocher. En gros, je n'ai jamais rencontré de tâches de traitement du langage naturel qui ne contiennent pas de support de PyNLPI. **Recommandations à d’autres personnes envisageant PyNLPl:** Les utilisateurs devraient se concentrer sur la documentation de PyNLPI pour trouver des solutions plutôt que de chercher partout sur Internet. Elle contient l'une des documentations les plus utiles sur différents modules que j'ai vues jusqu'à présent. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Divers algorithmes de recherche, par exemple : en largeur d'abord, en profondeur d'abord, recherche en faisceau, etc., sont faciles à implémenter en utilisant PyNLPI. et il y a aussi l'avantage supplémentaire d'utiliser des types de données supplémentaires (files de priorité, tries, etc.) ### 5. PyNLPL, l'un des packages NLP **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** November 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** PyNlpl, communément appelé PINEAPPLE, est l'un des packages NLP qui peuvent être utilisés avec le langage Python. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Peut-être pas si robuste pour une mise en œuvre en entreprise **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Principalement utilisé à des fins de recherche pour le traitement du langage naturel en Python ### 6. Meilleure bibliothèque de traitement du langage naturel pour Python. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** ANAY P. | Software Developer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** December 09, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** C'est très simple à utiliser et extrêmement facile à mettre en œuvre pour les problèmes de traitement du langage naturel. Je l'utilise depuis quelques mois et je n'ai jamais regretté. Une autre meilleure chose à propos de PyNLPL est qu'il est open source, donc pas besoin de payer une somme énorme pour obtenir la licence pour l'utiliser. Et en dehors de cela, la documentation de cette bibliothèque python open source est mise à jour et expliquée de manière très bonne, ce qui rend la vie des développeurs comme moi super facile. Il fonctionne également avec FoLiA XML (Format for Linguistic Annotation), qui est la caractéristique la plus importante de cette bibliothèque qui me rend dépendant de cette bibliothèque chaque jour pour résoudre des énoncés de problèmes de NLP. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Personnellement, je n'ai trouvé aucun défaut dans cette bibliothèque. De loin la meilleure bibliothèque de traitement du langage naturel que j'ai jamais utilisée pour développer des logiciels pour des problèmes de traitement du langage naturel. **Recommandations à d’autres personnes envisageant PyNLPl:** Si vous travaillez sur Python pour résoudre un problème de traitement du langage naturel, alors PyNLPl est la bibliothèque à utiliser. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Je l'ai utilisé dans mon laboratoire pour résoudre des problèmes de traitement du langage naturel où j'ai besoin de développer des assistants virtuels automatisés qui peuvent aider une personne à effectuer des tâches simples du quotidien comme allumer les lumières, régler une alarme, répondre à une question simple comme vérifier la météo pour un lieu demandé, etc. ### 7. Améliorez la productivité **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Gestion de l'éducation | Marché intermédiaire (51-1000 employés) **Reviewed Date:** August 07, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** La capacité du logiciel à être adapté à différentes applications **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Certaines limitations pour des opérations plus complexes **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Automatiser la messagerie de base. Économiser beaucoup de temps pour mon entreprise. ### 8. Bon pour le traitement du langage naturel complexe **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nikhil G. | Part Time Trainer, Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** January 23, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** Il est principalement utilisé pour comprendre les phrases sous forme matricielle où le problème de compréhension de texte complexe devient simple pour la classification. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** C'est seulement bon pour le prétraitement de phrases complexes en n-gramme mais nécessite une bonne terminologie comme le package nltk de python. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Nous avons utilisé ce package pour l'analyse de sentiment des phrases complexes où s'il y a plus d'un composé ou. Phrase complexe dans le texte de l'évaluation, nous pouvons facilement comprendre en utilisant ce package. ### 9. Un ensemble de bibliothèques ayant des applications illimitées pour la science des données **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Biens de consommation | Petite entreprise (50 employés ou moins) **Reviewed Date:** March 19, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** Il a fourni une grande fonctionnalité pour l'analyse sur laquelle je travaillais. Cela a simplifié mon code. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Je n'ai encore rien rencontré de négatif à mentionner. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** J'essayais de mettre en œuvre une analyse de sentiment sur plus de 5 millions d'enregistrements pour obtenir le résultat souhaité. J'ai réalisé que cela rendait la tokenisation, la racinisation et tous les autres processus beaucoup plus faciles. ### 10. Bonne bibliothèque open source pour le traitement du langage naturel **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Matériel informatique | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** February 14, 2019 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** J'aime le fait que la bibliothèque soit open source et fournisse une bonne documentation. Les problèmes de classification deviennent assez faciles à résoudre. **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Doit être utilisé en conjonction avec des bibliothèques plus sophistiquées pour des problèmes plus difficiles. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Traitement des données ### 11. PyNLPI **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Utilisateur vérifié à Dispositifs médicaux | Entreprise (> 1000 employés) **Reviewed Date:** January 30, 2018 **Qu'aimez-vous le plus à propos de PyNLPl?** Simple à utiliser et implémentable, open source **Que n’aimez-vous pas à propos de PyNLPl?** Open source et par conséquent pas très fiable au niveau de l'entreprise. **Quels sont les problèmes que PyNLPl résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?** Soutien à la décision clinique. ## PyNLPl Discussions - [À quoi sert PyNLPl ?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-pynlpl-used-for) - [What is the best website for support?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-the-best-website-for-support-44658fea-e88a-4418-ac33-dc5b246e8690) - 1 upvote - [What is the best website for support?](https://www.g2.com/fr/discussions/what-is-the-best-website-for-support) - 1 upvote - [View PyNLPl pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/fr/products/pynlpl/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-14+01%3A54%3A57+-0500&secure%5Bsession_id%5D=7f44d1db-6d29-482e-89ef-eb46c968d1a8&secure%5Btoken%5D=e1999ae9d97fc477c288fce8da195249399ae3f39a96df520c51e94e9cae709f&format=llm_user) ## Top PyNLPl Alternatives - [Okta](https://www.g2.com/fr/products/okta/reviews) - 4.5/5.0 (1,196 reviews) - [Termius](https://www.g2.com/fr/products/termius/reviews) - 4.8/5.0 (254 reviews) - [SAP Fiori](https://www.g2.com/fr/products/sap-fiori/reviews) - 4.3/5.0 (128 reviews)