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It is a Natural Language Processing library built on top of Apache Spark ML. It provides simple, performant & accurate NLP annotations for machine learning pipelines that scale easily in a distributed environment. It comes with 160+ pretrained pipelines and models in more than 20+ languages.
83
Unternehmen
Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Es gibt 51 Alternativen zu Spark NLP
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Spark NLP wird in 10 Ländern verwendet
Technology
is any of
Spark NLP
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz | Technologien |
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Vereinigte Staaten | Retail Apparel And Fashion | 2.7K | $353M | Spark NLP | |
Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 587 |
| Spark NLP | |
Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 91 | $7M | Spark NLP | |
Vereinigte Staaten | Business Consulting And Services | 78 |
| Spark NLP | |
Vereinigte Staaten | Hospitals And Health Care | 300K | $331B | Spark NLP | |
Professional Services | 10K |
| Spark NLP | ||
Niederlande | It Services And It Consulting | 4.5K | $1.2B | Spark NLP | |
| Spark NLP | ||||
Vereinigte Staaten | Business Consulting And Services | 34K |
| Spark NLP | |
Vereinigte Staaten | Advertising Services | 58 |
| Spark NLP |
Wir haben Daten zu 83 Unternehmen, die Spark NLP verwenden. Unsere Spark NLP Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
Spark NLP is a cutting-edge natural language processing (NLP) library built on Apache Spark and developed by John Snow Labs. It offers state-of-the-art performance for processing and analyzing human language data. Spark NLP provides a wide range of tools and utilities that enable businesses and data scientists to extract valuable insights from text data efficiently.
NLP/Sentiment Analysis is the category in which Spark NLP operates. This field focuses on understanding and interpreting human language text, allowing for sentiment analysis, text classification, named entity recognition, and other language-related tasks. Spark NLP stands out in this category due to its scalability, speed, and comprehensive set of pre-trained models that cover multiple languages and domains.
Founded in 2016 by the team at John Snow Labs, Spark NLP was created with the goal of democratizing access to advanced NLP capabilities. The motivation behind the development of Spark NLP was to address the growing need for robust and scalable NLP tools that could handle large volumes of text data effectively. Since its inception, Spark NLP has gained significant traction in the industry and has become a popular choice for organizations looking to leverage NLP technology.
Currently, Spark NLP holds a notable market share within the NLP/Sentiment Analysis category. With a focus on performance and ease of use, Spark NLP is projected to continue its growth trajectory in the future. As the demand for sophisticated NLP solutions increases across various industries, Spark NLP is well-positioned to expand its market share and solidify its position as a leading technology in the field of natural language processing.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Spark NLP verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 83 Unternehmen, die Spark NLP verwenden.
Spark NLP wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Retail Apparel And Fashion", "It Services And It Consulting", "It Services And It Consulting", "Business Consulting And Services", "Hospitals And Health Care", "Professional Services", "It Services And It Consulting", "Business Consulting And Services", "Advertising Services", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Spark NLP nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Spark NLP verwenden, umfassen Poshmark, Planned Systems International, John Snow Labs, Lovelytics, CVS Health, Leibniz-Gemeinschaft, OLX Group, ANALTYTICA, EXL, Team Go und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 83 Unternehmen, die Spark NLP nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Spark NLP am beliebtesten in Vereinigte Staaten (40 companies), Vereinigtes Königreich (5 companies), Frankreich (4 companies), Polen (4 companies), Indien (3 companies), Schweiz (2 companies), Afghanistan (1 companies), Deutschland (1 companies), Japan (1 companies), Niederlande (1 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Spark NLP verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.