Prós e Contras 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. Análise coletada por e hospedada no 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. 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.

While Stanford NLP library is good to start with for tackling NLP problems, Spacy gives a nudge to your projects with advanced capabilities which otherwise are too tricky and difficult to master. Spacy exposes methods and APIs which abstracts out all the complexities like Training for custom Named Entities. Or extracting phrases from text. Spacy has proved for us to be very fruitful. To add to that, its blazingly fast when compared to other libraries. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sometimes taking away complexities from the problem makes the problem less interesting. Just kidding. It has been an amazing experience till now. 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.

All the functions of the library give near to SOTA performance. And yet, it gives very performance. The API is very easy to use. Análise coletada por e hospedada no 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. 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.