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Stanford NLP Group

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ConvNetJS

13 avaliações

ConvNetJS é uma biblioteca Javascript para treinar modelos de Aprendizado Profundo (Redes Neurais) inteiramente em um navegador.

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Stanford CoreNLP

10 avaliações

Stanford CoreNLP fornece um conjunto de ferramentas de análise de linguagem natural que podem fornecer as formas básicas das palavras, suas partes do discurso, se são nomes de empresas, pessoas, etc., normalizar datas, horas e quantidades numéricas, e marcar a estrutura das frases em termos de frases e dependências de palavras, indicar quais frases nominais se referem às mesmas entidades, indicar sentimento, extrair relações de classe aberta entre menções, etc.

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Stanford Part-Of-Speech Tagger

10 avaliações

O Part-Of-Speech Tagger (POS Tagger) é um software que lê texto em algum idioma e atribui partes do discurso a cada palavra (e outro token), como substantivo, verbo, adjetivo, etc., embora geralmente as aplicações computacionais usem tags de POS mais detalhadas, como 'substantivo-plural'.

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Stanford SPIED

3 avaliações

Stanford Pattern-based Information Extraction and Diagnostics (SPIED) é uma extração de entidade baseada em padrões e visualização que fornece código para dois componentes, Aprendendo entidades a partir de texto não rotulado começando com conjuntos iniciais usando padrões de forma iterativa e Visualizando e diagnosticando a saída de um a dois sistemas.

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Stanford Word Segmenter

2 avaliações

O Segmentador de Palavras de Stanford atualmente suporta árabe e chinês, e os esquemas de segmentação fornecidos têm se mostrado eficazes para uma variedade de aplicações. O sistema requer que o Java 1.8+ esteja instalado, e recomenda-se pelo menos 1G de memória para documentos que contêm frases longas. Para arquivos com frases mais curtas (por exemplo, 20 tokens), diminua o requisito de memória alterando a opção java -mx1g nos scripts de execução.

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Stanford University Unstructured

1 avaliação

Stanford University Unstructured é uma estrutura de código aberto para simulação de dinâmica de fluidos computacional e design de forma otimizada.

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Stanford NLP Group Reviews

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AJ
Ayush J.
02/01/2019
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada

The simplest tokenizer to implement for NLP problems

Ease of use and implementation and works effectively in most cases. Open source license and straightforward algorithm.
Phuong C.
PC
Phuong C.
PhD Candidate at ECE ILLINOIS
01/31/2019
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite de Vendedor

Research project has a wide industry adoption

Multilingual support Opensource with GPL license Extensive tree bank of part-of-speech with abbreviation support Nice examples for in experienced users Having academic paper makes it easier to understand under-the-hood of the library
TK
Tom K.
01/30/2019
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada

Natural Language parser with an ivy league touch

The Stanford Parser is a natural Language parser that doesn't require a ivy league degree to use; plus it is free; which is a huge plus; I use it surprising more than you would think, as i am currently trying to use it to feed langue into a Machine Learning Data Structure; with the ultimate goal of creating a better chat bot

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