Avis et détails du produit Stanford CoreNLP

Le Stanford Parser est une introduction facile au traitement du langage naturel (NLP). Le programme utilise une combinaison d'approches pour identifier et étiqueter à la fois les composants individuels (syntaxe) au sein d'une phrase et pour attribuer avec précision la relation entre les mots (sémantique). Les utilisateurs peuvent télécharger la version du programme basée sur Java, ou l'expérimenter sur leur site web. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le Stanford Parser est l'un des nombreux analyseurs de langage naturel disponibles sur le marché. Je préfère Stanford pour sa facilité et son accessibilité. L'utilisation d'un réseau de neurones récurrent peut produire de meilleurs résultats pour quelqu'un travaillant dans un environnement hautement technique et linguistiquement complexe, où l'immédiateté et la précision ont le même poids. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le Stanford Parser est un analyseur de langage naturel qui ne nécessite pas de diplôme de l'Ivy League pour être utilisé ; de plus, il est gratuit, ce qui est un énorme avantage ; je l'utilise étonnamment plus souvent que vous ne le pensez, car j'essaie actuellement de l'utiliser pour alimenter une structure de données d'apprentissage automatique, dans le but ultime de créer un meilleur chatbot. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien qu'il soit construit sur des bases solides, l'interface utilisateur est très années 1990 / début des années 2000. Si l'interface graphique était repensée ou même mise à jour selon les normes modernes, je pense qu'elle en bénéficierait grandement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La quantité d'options que Stanford NER offre signifie que vous n'irez jamais ailleurs pour tout type de tâches NER. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le manque de bon soutien pour les langues non anglaises Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facilité d'utilisation et d'implémentation et fonctionne efficacement dans la plupart des cas. Licence open source et algorithme simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il existe des outils plus puissants comme spaCy qui utilisent des techniques d'apprentissage profond pour identifier plus d'informations comme le contexte dans une phrase. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

c'est une source ouverte et très facile à utiliser cette bibliothèque en Java, elle divise la phrase et donne les mots (entité) comme résultat qui ont réellement du sens comme personne, lieu, etc. Pour l'utiliser en Java,

1) nous devons importer edu.stanford.nlp.* et ensuite

2) nous devons définir toutes les propriétés que nous voulons lister.

3) ensuite, nous devons créer un document texte et le passer à la méthode annote() de StanfordCoreNLP.

et vous obtiendrez toutes les entités présentes dans votre texte ou document. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

ce projet évolue en ce moment donc il n'est pas vrai que vous obtiendrez des résultats précis pour chaque scénario tout le temps !! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Capacité à former un modèle thématique puisque la plupart des programmes d'analyse textuelle que j'ai utilisés n'ont pas l'utilité de former un programme pour être spécifique à un ensemble de données particulier. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas aussi efficace pour les textes de petite taille. Étant donné que le programme se concentre principalement sur l'entraînement de modèles thématiques, il n'y a pas une quantité suffisante d'analyse sur les documents plus petits, ce qui rend les programmes avec une analyse textuelle intégrée (tels que ceux basés sur le sentiment, le traitement du langage naturel) plus utiles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il contient les algorithmes les plus courants, et même certains peu communs, implémentés. Et le meilleur, c'est qu'ils sont en Java ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je pense que la documentation peut être un peu difficile à utiliser. Mais elle est tout de même bien meilleure que celle de nombreuses autres bibliothèques de ML. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise le tokenizer de Stanford depuis six ans et je l'adore. Il est facile à intégrer à n'importe quelle application et peut reconnaître des caractères spéciaux comme ",", "$", etc. Il a également la fonctionnalité de supprimer les tokens correspondant à certaines expressions régulières. Il offre aussi une variété de configurations selon les besoins de l'utilisateur. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il convertit les crochets en d'autres symboles, par exemple LCB-, -LRB-, -RCB-, -RRB, ce qui nécessite parfois un traitement supplémentaire par la suite. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Son niveau de facilité, le code est clair, nouveau produit à faire connaître au grand public et productif. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'extraction de fichier est plutôt lente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai utilisé le parseur NLTK de Stanford dans divers projets de traitement du langage naturel. Il fonctionne très bien, la documentation est suffisamment bonne. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien que je mentionnerais spécifiquement à propos des outils d'analyse NLP de Stanford. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.