Dies ist die Linux-App namens spaCy, deren neueste Version als v3.7.2_FixesforAPIsandrequirementssourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens spaCy mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS:
geräumig
BESCHREIBUNG:
spaCy ist eine Bibliothek, die auf den neuesten Forschungsergebnissen für fortgeschrittene Natural Language Processing (NLP) in Python und Cython basiert. Seit seiner Einführung wurde es für den Einsatz in der realen Welt entwickelt – zum Erstellen echter Produkte und zum Sammeln echter Erkenntnisse. Es kommt mit vortrainierten statistischen Modellen und Wortvektoren, konvolutionellen neuronalen Netzwerkmodellen, einfacher Deep-Learning-Integration und vielem mehr. spaCy ist laut unabhängigen Benchmarks der schnellste syntaktische Parser der Welt, mit einer Genauigkeit von nur 1% der besten verfügbaren. Es ist blitzschnell, einfach zu installieren und wird mit einer einfachen und produktiven API geliefert.
Eigenschaften
- Zerstörungsfreie Tokenisierung
- Anerkennung der benannten Entität
- Vortrainierte statistische Modelle und Wortvektoren
- Blitzschnelle Geschwindigkeit
- Robuste, streng bewertete Genauigkeit
- Einfache Deep-Learning-Integration
- Sprachausgabe
- Parsing von beschrifteten Abhängigkeiten
- Komfortables String-to-Hash-Mapping
- Syntaxgesteuerte Satzsegmentierung
- Integrierte Visualizer für Syntax und NER
- Effiziente binäre Serialisierung
- Exportieren von numpy Daten-Arrays
- Einfaches Verpacken und Bereitstellen von Modellen
- Unterstützt mehr als 50 Sprachen
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/spacy.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt zu werden.