--- title: spaCy Reviews meta_title: 'spaCy Avaliações 2026: Detalhes, Preços e Recursos | G2' meta_description: Filtre avaliações de 21 pelo tamanho da empresa, cargo ou setor dos usuários para descobrir como spaCy funciona para um negócio como o seu. aggregate_rating: rating_value: 4.5 review_count: 21 scale: '5' date_modified: '2026-05-05' parent_category: name: Desenvolvimento url: https://www.g2.com/pt/categories/development --- # spaCy Reviews **Vendor:** Explosion AI **Category:** [Bibliotecas de Componentes de Software](https://www.g2.com/pt/categories/component-libraries) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 21 ## About spaCy Explosion AI é um estúdio digital especializado em Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural. ## spaCy Reviews ### 1. Revisão para spaCy **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** September 08, 2023 **O que você mais gosta em spaCy?** Spacy é basicamente usado para tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) em Aprendizado de Máquina. Podemos otimizar nossas tarefas com esta biblioteca em Python usando modelos pré-treinados de marcação de Partes do Discurso (PoS), Resumo de Texto e para o modelo de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Ela também tem a capacidade de fazer tokenização, na qual as sentenças podem ser divididas em palavras e sinais de pontuação. Em suma, é uma biblioteca muito útil de Python para usar tarefas de NLP em múltiplos domínios. **O que você não gosta em spaCy?** O contexto da biblioteca do Spacy é um pouco difícil de aprender e pode ter uma curva de aprendizado acentuada, pois as funções atuais têm muita dependência das funções anteriores usadas. Mesmo para o treinamento de modelos personalizados, é uma tarefa muito complexa que pode exigir dados rotulados e anotados para o processamento. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Como cientista de dados, construo meus modelos de PLN com a biblioteca Spacy em Python, que requer tokenização (divisão de palavras), pré-processamento de texto, construção de modelos, validação e teste de modelos. Todos esses processos são cobertos com Spacy e algumas outras bibliotecas extensivas combinadas. ### 2. Um sistema aberto, bem documentado, com uma arquitetura clara **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Giovanni T. | Owner, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** October 08, 2023 **O que você mais gosta em spaCy?** spaCy suporta bem, de forma modular, todos os níveis baixos de análise de texto, facilitando a adição de suporte para novos idiomas. **O que você não gosta em spaCy?** A funcionalidade NER, que compreensivelmente é de baixa qualidade, deve ser mantida fora do pipeline principal. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Ele me fornece suporte básico na implementação de funções de análise de texto de nível superior, para uma plataforma educacional que aborda múltiplos idiomas. ### 3. spaCy para PLN **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Chaitra L. | Data Analyst, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 23, 2022 **O que você mais gosta em spaCy?** SpaCy continua a ser de código aberto e publicamente acessível, mesmo com os algoritmos mais modernos. O reconhecimento de entidades nomeadas moderno funciona perfeitamente e classifica as palavras em suas partes do discurso corretas de forma rápida e precisa. Mais de vinte idiomas podem ser usados com sua extensa biblioteca. **O que você não gosta em spaCy?** Configurar o SpaCy pode apresentar alguns desafios se você não estiver familiarizado com Python. Isso pode restringir algumas de suas opções. No entanto, essa pequena limitação de personalização não deve incomodar alguém que esteja sinceramente interessado em ferramentas de pesquisa ou ensino. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Ele faz extração rápida de texto e nos permite criar nossa própria solução empresarial e gerenciar técnicas originais de PLN em uma ampla gama de idiomas. Ele pode finalmente fornecer os recursos necessários para treinar seu programa em linguagem humana com toda a sua riqueza e profundidade. É uma potência para cada algoritmo de aprendizado profundo que você possa precisar. ### 4. Ótima ferramenta para processamento de linguagem natural **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nishit C. | Senior Software engineer, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** June 09, 2022 **O que você mais gosta em spaCy?** 1. Extração de informações relacionadas a Localizações, Nomes, Substantivos, Verbos, etc. do texto em inglês. 2. Modelo pré-treinado que ajuda a construir de forma mais rápida e suave. **O que você não gosta em spaCy?** 1. O suporte para idiomas além do inglês não é tão bom. 2. Requisito de bom hardware. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** 1. Extrair informações do texto e automatizar o processo é a principal utilidade do Spacy. 2. Fazer PLN em consultas de clientes e construir bots ajuda a reduzir o custo/tempo do funcionário. ### 5. Spacy é exatamente tudo que eu preciso para criar recursos baseados em PLN. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Samar S. | Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** December 29, 2021 **O que você mais gosta em spaCy?** Facilidade de uso é uma das coisas mais apreciadas sobre o Spacy. Tenho usado o Spacy por cerca de 2 anos como backend para meu software de ciência de dados e processamento de consultas em linguagem natural. O suporte da comunidade é fantástico. **O que você não gosta em spaCy?** Spacy costumava não ter pipelines de transformadores, mas com a versão 3.0+, isso foi adicionado e, como resultado, diminui as coisas que eu não gosto no spacy. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Tenho usado o Spacy para apoiar meus aplicativos de ciência de dados a fim de processar a linguagem natural de forma mais eficiente. Como resultado, isso reduz muito o custo da intervenção humana. ### 6. Spacy oferece grandes recursos para problemas de PLN **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shahid H. | Data Scientist, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** December 02, 2020 **O que você mais gosta em spaCy?** Eu gosto do analisador de sentenças e da qualidade das sentenças que gera. Eu gosto da abordagem baseada em objetos, então é muito fácil para fazer um fluxo. SpaCy também resolve muitos problemas com seus modelos treinados que outras bibliotecas não conseguem. **O que você não gosta em spaCy?** O analisador de sentenças é lento e pode ser melhorado. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Estou usando spaCy para extração de relações, análise de sentimento, Stemming e quase todos os problemas de PLN. ### 7. Spacy te dá asas! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Varejo | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** May 05, 2019 **O que você mais gosta em spaCy?** Embora a biblioteca Stanford NLP seja boa para começar a lidar com problemas de PNL, o Spacy dá um impulso aos seus projetos com capacidades avançadas que, de outra forma, seriam muito complicadas e difíceis de dominar. O Spacy expõe métodos e APIs que abstraem todas as complexidades, como o treinamento para entidades nomeadas personalizadas ou a extração de frases de texto. O Spacy tem se mostrado muito frutífero para nós. Além disso, é incrivelmente rápido quando comparado a outras bibliotecas. **O que você não gosta em spaCy?** Às vezes, remover as complexidades do problema torna o problema menos interessante. Só brincando. Tem sido uma experiência incrível até agora. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Dê uma chance ao NER Personalizado. É de código aberto. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** PNL para extração de entidades ### 8. A melhor biblioteca de PLN para Python **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Alpesh S. | Project Engineer, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 26, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** - A primeira coisa que gostaria de mencionar sobre as melhores coisas do spaCy é que é de código aberto. - Esta biblioteca oferece uma enorme coleção de várias categorias de algoritmos de PLN que estão prontos para a indústria, que podem ser confiáveis e trazidos diretamente para o uso. - spaCy suporta mais de 28 idiomas e os gerencia de forma muito eficiente. **O que você não gosta em spaCy?** Sem desgostos pelo spaCy, pois tenho usado há muito tempo e para diferentes propósitos. Ainda nunca enfrentei nenhum problema significativo. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Encontrei um tutorial muito bom sobre spaCy que também ensina alguns conceitos básicos de PLN. Se você é novo tanto em PLN quanto em spaCy, recomendo muito seguir este tutorial, será um bom impulso para sua jornada. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Nós, da ML Hub, somos uma organização de nova geração que busca lidar com problemas do mundo real usando as tecnologias mais recentes do mercado. O PLN ocupa um bom lugar nessa tendência e recebemos muitos projetos relacionados a ele. Para abordar qualquer tarefa relacionada ao PLN, dependemos do spaCy, pois ele oferece uma grande coleção de algoritmos e também suporta uma variedade de idiomas. ### 9. Rápido, fácil de usar **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Software de Computador | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** May 31, 2019 **O que você mais gosta em spaCy?** Todas as funções da biblioteca oferecem desempenho próximo ao estado da arte. E ainda assim, oferece um desempenho muito bom. A API é muito fácil de usar. **O que você não gosta em spaCy?** A documentação pode usar mais alguns exemplos. Além disso, é um pouco inconveniente usá-la em conjunto com outras bibliotecas de PLN. Também requer algum trabalho para integrá-la em um pipeline. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Eu usei o spaCy para muitos projetos de PLN. Sua velocidade e desempenho decente são muito úteis. ### 10. Processamento de Linguagem Natural com spaCy **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shilpa M. | Product Manager, Software de Computador, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 16, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** A melhor coisa sobre o spaCy é que ele é de código aberto e ainda oferece algoritmos de ponta prontos para a indústria. Além disso, a documentação é suficientemente sólida para permitir que um aprendiz entenda toda a biblioteca de forma independente, sem o conselho de especialistas. Eles também fornecem muitos exemplos para um iniciante praticar. **O que você não gosta em spaCy?** Eu tenho usado esta biblioteca há muito tempo e estou realmente satisfeito com ela. Nunca enfrentei problemas cruciais, sim, mas tive alguns erros menores que consegui resolver facilmente usando os fóruns públicos. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** spaCy tem uma boa documentação detalhada que ajudará você em todo o caminho, mas ainda assim você pode precisar de alguma ajuda extra fácil, então sugiro que você veja este tutorial simples por analyticsvidhya.com: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/04/natural-language-processing-made-easy-using-spacy-%E2%80%8Bin-python/, isso realmente aumentará sua taxa de aprendizado. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Nós da TechDynasty usamos o spaCy para realizar o Processamento de Linguagem Natural e criar algoritmos sobre ele para atender às necessidades de nossos clientes e oferecer-lhes as soluções. ### 11. Processamento de Linguagem Natural API **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Bhuvan P. | Software Engineer, Software de Computador, Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** May 12, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** spaCy é uma biblioteca de código aberto para Python que suporta mais de 28 idiomas e é igualmente eficiente para todos eles. Ela fornece todos os algoritmos de PLN que alguém precisaria para construir seu próprio modelo de PLN e a melhor coisa é que a API é tão simples e consistente que se pode facilmente construir um modelo em pouco tempo. **O que você não gosta em spaCy?** spaCy é uma das melhores bibliotecas de PLN e fornece um conjunto de algoritmos de PLN otimizados que venho usando há muito tempo. Não tenho problemas com o spaCy. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Simples de usar com uma API facilmente compreensível. Tudo é ótimo. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Como uma startup de ML e DL onde temos interesse em construir modelos de ML e DL que trabalham de perto com PLN. Usamos o spaCy para construir modelos de PLN que apoiam as aplicações de ML e DL que desenvolvemos para nossos clientes. ### 12. Apenas para Usuários Básicos **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Seguros | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 24, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** É bom para usos genéricos e gerenciamento de dados, mas carece de análises mais profundas e não permite muita colaboração ou comunicação entre organizações. **O que você não gosta em spaCy?** Eu não gosto da sua interface de usuário, ela precisa ser atualizada com algo mais intuitivo e amigável. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Invista muito tempo no software, pois leva muitas horas para se sentir confortável. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Nossa organização usou o spaCy em muitos projetos na nossa indústria de seguros. Percebemos o benefício de tê-lo instalado no computador de todos para gerenciar o controle de versão e a compatibilidade. ### 13. Aprimore PNL com spaCy **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Riya S. | Software Developer, Software de Computador, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** June 09, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** Esta biblioteca é realmente boa. Ela possui a implementação de todos os algoritmos de ponta usados em PLN e é bastante otimizada também. A documentação é excelente, possui informações detalhadas sobre tudo com exemplos suficientes. **O que você não gosta em spaCy?** Feliz com a experiência geral, nada sobre o spaCy me decepcionou. Sem desgostos! **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** A documentação é bem mantida e frequentemente atualizada. Portanto, quando você enfrentar algum erro, tente explorar a documentação primeiro, ela resolverá 90% do seu problema. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Temos clientes de diferentes partes do mundo que querem que trabalhemos em diferentes idiomas, então usamos o spaCy, pois ele suporta mais de 20 idiomas. ### 14. Biblioteca de PLN pronta para a indústria **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tushar D. | Senior Software Engineer, Software de Computador, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** May 06, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** A melhor coisa que eu gosto são os vetores de palavras pré-treinados que eles fornecem. É realmente uma coisa ótima, pois reduz o tempo de uma implementação inteira baseada em PLN ao eliminar essa tarefa demorada de formação de vetores de palavras. **O que você não gosta em spaCy?** Tem sido a única coisa em que dependo para tarefas de PLN, não tenho problemas com esta ótima biblioteca. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Eles têm uma documentação muito boa, eu pessoalmente prefiro optar por ela em vez de qualquer tutorial online. Você certamente encontrará todas as soluções para suas dúvidas. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Criando algoritmos baseados em NLP de nível industrial que são usados para muitas tarefas diferentes em nossa organização. ### 15. Que programa maravilhoso! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Nicolet F. | Tutor, Hospital e Cuidados de Saúde, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 26, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** Eu adorei como era fácil trabalhar com a interface. SpaCy é a biblioteca de software de código aberto mais legal que já usei! **O que você não gosta em spaCy?** Eu não gostei do fato de que demorei um pouco para descobrir como mudar o tamanho da fonte para que eu pudesse ver tudo um pouco melhor. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Honeslty, um produto indispensável! **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** SpaCy torna linguagens avançadas de PLN como Python e Cython fáceis de trabalhar, o que resolve meu problema de negócios de colaboração entre programadores. ### 16. NLP facilitado **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Mohit S. | SoftwaCre Engineer, Tecnologia da Informação e Serviços, Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** June 07, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** É um projeto de código aberto, embora eles forneçam algoritmos de PNL de última geração que são bem otimizados e funcionam para muitos idiomas diferentes. Além disso, a manutenção da documentação é muito boa, de fato, uma das melhores que já vi. **O que você não gosta em spaCy?** Nada a desgostar, pois é a única biblioteca de PLN que eu prefiro. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Apenas consulte a documentação para qualquer tipo de problema. Eles mencionaram tudo em detalhes. Eu pessoalmente sempre encontrei uma solução para erros ou qualquer coisa apenas na documentação. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Construção de projetos de PLN conforme a necessidade dos clientes. ### 17. NLP para Indústrias **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Prabhash T. | Project Manager, Software de Computador, Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** May 06, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** Ele oferece uma ampla gama de funcionalidades, como stemming, marcação de parte do discurso, tokenização, etc., em movimento, apenas usando uma chamada de API de uma linha. A melhor funcionalidade que eu pessoalmente mais gosto é o Reconhecimento de Entidades Nomeadas. Funciona como um encanto! **O que você não gosta em spaCy?** Nenhuma antipatia por uma biblioteca de código aberto e tão útil. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Estou pessoalmente impressionado com isso e dá ótimos resultados para mim. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Desenvolvendo modelos de PLN para diferentes propósitos em nossa organização, como por exemplo, construímos um analisador de sentimentos para as avaliações que recebemos de nossos clientes. ### 18. Fácil de usar com tanta informação **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Imóveis | Médio Porte (51-1000 emp.) **Reviewed Date:** July 25, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** Gosto que seja fácil de usar e instalar. É muito eficaz na importação de código, integra facilmente o aprendizado profundo e suporta muitos idiomas. **O que você não gosta em spaCy?** Pode ser um pouco complicado de usar quando você começa a empacotar modelos e fazer a implantação. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Fácil de usar processamento de linguagem natural industrial. Reduz o número de ferramentas que usamos ao ter um sistema tudo-em-um para nossas necessidades. ### 19. Spacy nlp **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Contabilidade | Empresa (> 1000 emp.) **Reviewed Date:** July 26, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** É uma biblioteca muito útil quando você quer preparar dados para fins de aprendizado profundo. Integra-se muito bem com o Python e é útil em tarefas de PLN, como a marcação de POS. **O que você não gosta em spaCy?** A própria ideia de não ter uma interface web **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Atualmente, na fase de aprendizado e usando isso para resolver tarefas relacionadas a PLN em serviços financeiros. ### 20. Fácil de usar **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Serviços Jurídicos | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** July 25, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** A facilidade de uso da biblioteca incentiva as pessoas a experimentá-la. **O que você não gosta em spaCy?** Não há muitas opções de personalização que são oferecidas. **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Executando PLN em um conjunto de documentos fornecido. ### 21. Análise Rápida e Precisa **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços | Pequena Empresa (50 ou menos emp.) **Reviewed Date:** June 26, 2018 **O que você mais gosta em spaCy?** Ele fornece uma análise rápida e precisa. Ele permite o reconhecimento de entidades nomeadas. **O que você não gosta em spaCy?** Está apenas em inglês e não suporta outros idiomas. **Recomendações a outras pessoas considerando spaCy:** Muito rápido e preciso. Extremamente poderoso **Que problemas spaCy está resolvendo e como isso está beneficiando você?** Usamos isso para processar uma grande quantidade de texto. - [View spaCy pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/pt/products/explosion-ai-spacy/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-18+14%3A53%3A01+-0500&secure%5Bsession_id%5D=18fe0b85-5678-4455-857b-4eb79a832939&secure%5Btoken%5D=8b5ff8e14a9da42cb854b271728309ace84fa27e15d00ee8d896d76e4f37bac3&format=llm_user) ## spaCy Features **Funcionalidade** - Contingência Linguística - Biblioteca de componentes - Componentes desbloqueados **Gestão** - Integração de Framework - Gerenciamento de repositórios - Apoio ## Top spaCy Alternatives - [Essential Studio](https://www.g2.com/pt/products/essential-studio/reviews) - 4.5/5.0 (717 reviews) - [Progress Kendo UI](https://www.g2.com/pt/products/progress-kendo-ui/reviews) - 4.4/5.0 (248 reviews) - [Progress Telerik](https://www.g2.com/pt/products/progress-telerik/reviews) - 4.5/5.0 (209 reviews)