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BLLIP Parser

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Note moyenne des étoiles
4.5
Au service des clients depuis
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
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Python NLP pour l'apprentissage automatique Revue

Très utile pour l'apprentissage automatique et la science des données. Il contient de nombreux modules précieux pour le traitement du langage.
Luis M.
LM
Luis M.
06/17/2021
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Source de l'avis : Invitation G2
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Une manière plus facile de travailler avec des données

J'aime la capacité de l'outil à travailler avec une grande quantité de données.
Dejanira B.
DB
Dejanira B.
PhD em Ciências Atmosféricas
06/15/2021
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Meilleure et plus complète bibliothèque pour l'analyse de données

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.

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Qu'est-ce que 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.

Détails

Année de fondation
2003