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空间:产业实力NLP。spaCy是一个用Python和Cython进行高级自然语言处理的库。spaCy是建立在最新研究的基础上,但它不是researchware。它从一开始就被设计用于实际产品。spaCy目前支持英语、德语、法语和西班牙语,以及意大利语、葡萄牙语、荷兰语、瑞典语、芬兰语、挪威语、匈牙利语、孟加拉语、希伯来语、汉语和日语的标记化。这是商业开源软件,根据麻省理工学院的授权发布。


zbMATH中的参考文献(参考

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按年份排序(引用)

  1. Bell Raj Eapen,Norm Archer,Kamran Sartipi:QRMine:A python package for triangulation in Grounded Theory(2020年)阿尔十四
  2. johnd.Boy:textnets:Python包,用于使用网络进行文本分析(2020)不是zbMATH
  3. Lyndon White;Ayush Kaushal;Mike J Innes;Rohit Kumar:WordTokenizers.jl:Julia自然语言标记化的基本工具(2020)不是zbMATH
  4. 彭琦,张玉浩,张玉辉,贾森·博尔顿,克里斯托弗·D·曼宁:一个面向多种人类语言的Python自然语言处理工具包(2020)阿尔十四
  5. Raeid Saqur,Ameet Deshpande:CLEVR Parser:A Graph Parser Library for Geometric Learning on Language Grounded Image Scenes(2020年),Raeid Saqur,Ameet Deshpande:CLEVR Parser:A Graph Parser Library for Geometri阿尔十四
  6. Samantha C Pendleton;Georgios V Gkoutos:Jabberwocky:一个支持本体论的文本处理工具包(2020)不是zbMATH
  7. Victor Dibia:NeuralQA:大型数据集上用于问答(上下文查询扩展+BERT)的可用库(2020)阿尔十四
  8. Thomas Wolf,Lysandre处子秀,Victor Sanh,Julien Chaumond,Clement Delangue,Anthony Moi,Pierric Cistac,Tim Rault,Rémi Louf,Morgan Funtowicz,Jamie Brew:HuggingFace的变形金刚:最先进的自然语言处理(2019年)阿尔十四
  9. Benoit K,Watanabe K,Wang H,Nulty P,Obeng A,Müller S,Matsuo A:quanteda:文本数据定量分析的R包(2018)不是zbMATH
  10. Andrea Esuli,Tiziano Fagni,Alejandro Moreo Fernandez:JaTeCS开源JAva文本分类系统(2017)阿尔十四