Avaliações e Detalhes do Produto 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

spaCy suporta bem, de forma modular, todos os níveis baixos de análise de texto, facilitando a adição de suporte para novos idiomas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A funcionalidade NER, que compreensivelmente é de baixa qualidade, deve ser mantida fora do pipeline principal. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. O suporte para idiomas além do inglês não é tão bom.

2. Requisito de bom hardware. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O analisador de sentenças é lento e pode ser melhorado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, remover as complexidades do problema torna o problema menos interessante. Só brincando. Tem sido uma experiência incrível até agora. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sem desgostos pelo spaCy, pois tenho usado há muito tempo e para diferentes propósitos. Ainda nunca enfrentei nenhum problema significativo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.