Reseñas y detalles del producto de spaCy

Spacy is basically used for Natural Language Processing(NLP) tasks in Machine Learning. We can optimise our tasks with this library in Python by using pre trained models of Part of Speech(PoS) tagging, Text Summarization and for Named Entity Recognition(NER) model. It also has the capabilities to do tokenization in which sentences can be divided into words and punctuation marks. All in all, It is a very useful library of python to use NLP tasks in multiple domains. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Spacy's library context are somewhat difficult to learn and it may have steep learning curve as the current functions have some much dependency on the previous functions used. Even for custom model training, it is very complex task which may require labeled and annotated data for processing. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy admite bien, de manera modular, todos los niveles bajos de análisis de texto, facilitando la adición de soporte para nuevos idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La funcionalidad NER, que comprensiblemente es de baja calidad, debería mantenerse fuera de la tubería principal. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SpaCy sigue siendo de código abierto y accesible al público incluso con los algoritmos más modernos. El reconocimiento de entidades nombradas moderno funciona perfectamente y etiqueta las palabras en sus partes del discurso correctas de manera rápida y precisa. Más de veinte idiomas se pueden utilizar con su extensa biblioteca. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Configurar SpaCy puede presentar algunos desafíos si no estás familiarizado con Python. Esto puede restringir algunas de tus opciones. Sin embargo, esa pequeña limitación de personalización no debería molestar a alguien que esté sinceramente interesado en la investigación o en herramientas de enseñanza. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. Extracción de información relacionada con ubicaciones, nombres, sustantivos, verbos, etc. del texto en inglés.

2. Modelo preentrenado que ayuda a construir de manera más rápida y fluida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

1. El soporte para idiomas distintos del inglés no es tan bueno.

2. Se necesita ser experto en tecnología para extraer/realizar operaciones más complejas.

3. Buen requisito de hardware. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La facilidad de uso es una de las cosas más apreciadas de Spacy. He estado usando Spacy durante aproximadamente 2 años como backend para mi software de ciencia de datos y procesamiento de consultas en lenguaje natural. El apoyo de la comunidad es fantástico. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Spacy solía carecer de pipelines de transformadores, pero con la versión 3.0+, esto se ha añadido y, como resultado, disminuye las cosas que no me gustan de spacy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta el analizador de oraciones y la calidad de las oraciones que genero. Me gusta el enfoque basado en objetos, por lo que es muy fácil crear un flujo. SpaCy también resuelve muchos problemas con sus modelos entrenados que otras bibliotecas no pueden. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El analizador de oraciones es lento y se puede mejorar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

- Lo primero que me gustaría mencionar sobre las mejores cosas de spaCy es que es de código abierto.

- Esta biblioteca ofrece una gran colección de diversas categorías de algoritmos de PLN que están listos para la industria, en los que se puede confiar y que se pueden implementar directamente.

- spaCy admite más de 28 idiomas y los maneja de manera muy eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay desagrado por spaCy ya que lo he estado usando durante mucho tiempo y para diferentes propósitos. Aún no he enfrentado ningún problema significativo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

All the functions of the library give near to SOTA performance. And yet, it gives very performance. The API is very easy to use. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The documentation can use some more examples. Also, it's a little inconvenient to use it in tandem with other nlp libraries. It also takes some work to integrate it into a pipeline. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo mejor de spaCy es que es de código abierto y aún así ofrece algoritmos de última generación listos para la industria. Además, su documentación es lo suficientemente sólida como para permitir que un aprendiz entienda de manera independiente toda la biblioteca sin el consejo de expertos. Incluso proporcionan montones de ejemplos para que un principiante practique. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando esta biblioteca desde hace mucho tiempo y estoy realmente satisfecho con ella. Nunca he enfrentado problemas cruciales, sí, pero tuve algunos errores menores que pude resolver fácilmente utilizando los foros públicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy es una biblioteca de código abierto para Python que admite más de 28 idiomas y es igualmente eficiente para todos ellos. Proporciona todos los algoritmos de PLN que uno necesitaría para construir su propio modelo de PLN y lo mejor es que la API es tan simple y consistente que uno puede construir un modelo fácilmente en poco tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

spaCy es una de las mejores bibliotecas de PLN y proporciona un montón de algoritmos de PLN optimizados que he estado usando desde hace mucho tiempo. No tengo problemas con spaCy. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.