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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.
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empresas
Estadísticas de Uso de Tecnología y Cuota de Mercado
Puedes personalizar estos datos según tus necesidades al filtrar por geografía, industria, tamaño de la empresa, ingresos, uso de tecnología, posiciones laborales y más. Puedes descargar los datos en formato Excel o CSV.
Puedes recibir alertas para estos datos. Puedes comenzar seleccionando la tecnología que te interesa y luego recibirás alertas en tu bandeja de entrada cuando haya nuevas empresas que utilicen esa tecnología.
Puedes exportar estos datos a un archivo Excel, el cual puede ser importado a tu CRM. También puedes exportar los datos a una API.
Hay 51 alternativas a Spark NLP
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Spark NLP
Empresa | País | Industria | Empleados | Ingresos | Tecnologías |
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Estados Unidos | Retail Apparel And Fashion | 2.7K | $353M | Spark NLP | |
Estados Unidos | It Services And It Consulting | 587 |
| Spark NLP | |
Estados Unidos | It Services And It Consulting | 91 | $7M | Spark NLP | |
Estados Unidos | Business Consulting And Services | 78 |
| Spark NLP | |
Estados Unidos | Hospitals And Health Care | 300K | $331B | Spark NLP | |
Professional Services | 10K |
| Spark NLP | ||
Países Bajos | It Services And It Consulting | 4.5K | $1.2B | Spark NLP | |
| Spark NLP | ||||
Estados Unidos | Business Consulting And Services | 34K |
| Spark NLP | |
Estados Unidos | Advertising Services | 58 |
| Spark NLP |
Tenemos datos de 83 empresas que usan Spark NLP. Esta lista curada está disponible para su descarga y viene enriquecida con detalles vitales de la empresa, incluida la clasificación de la industria, el tamaño de la organización, la ubicación geográfica, las rondas de financiación y las cifras de ingresos, entre otros.
Spark NLP se utiliza en 10 países
Preguntas frecuentes
Nuestros datos provienen de ofertas de empleo recopiladas de millones de empresas. Monitoreamos estas publicaciones en sitios web de empresas, bolsas de trabajo y otras plataformas de reclutamiento. Analizar ofertas de empleo ofrece un método confiable para comprender las tecnologías que están utilizando las empresas, incluido su uso de herramientas internas.
Actualizamos nuestros datos diariamente para garantizar que estés accediendo a la información más actual disponible. Este proceso de actualización frecuente garantiza que nuestras percepciones e inteligencia reflejen los últimos desarrollos y tendencias dentro de la industria.
El biblioteca de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de vanguardia Spark NLP se basa en Apache Spark y fue desarrollada por John Snow Labs. Ofrece rendimiento de punta para procesar y analizar datos de lenguaje humano. Spark NLP proporciona una amplia gama de herramientas y Utilidades que permiten a los negocios y los científicos de datos extraer valiosos conocimientos del datos de texto de manera eficiente.
El análisis de sentimiento/NLP es la categoría en la que Spark NLP opera. Este campo se centra en entender e interpretar el lenguaje humano de texto, permitiendo análisis de sentimiento, clasificación de texto, reconocimiento de entidades nominales y otras tarea relacionadas con el lenguaje. Spark NLP se destaca en esta categoría debido a su escalabilidad, velocidad y conjunto exhaustivo de modelos pre-entrenados que cubren múltiples lenguas y dominios.
Funda en 2016 por el equipo de John Snow Labs, Spark NLP se creó con el objetivo de democratizar el acceso a habilidades avanzadas de NLP. El motivo detrás del desarrollo de Spark NLP fue abordar la creciente necesidad de herramientas de NLP robustas y escalables que puedan manejar grandes volúmenes de datos de texto de manera efectiva. Desde su inception, Spark NLP ha ganado una siguiente significativa en la industria y se ha convertido en una elección popular para las organizaciones que desean hacer uso de la tecnología de NLP.
Actualmente, Spark NLP tiene una participación notable en la categoría de Análisis de sentimiento/NLP. Con un enfoque en el rendimiento y la facilidad de uso, Spark NLP se proyecta para continuar su trayectoria de crecimiento en el futuro. Como la demanda de soluciones de NLP avanzadas aumenta en diversas industrias, Spark NLP está bien ubicado para expandir su participación en el mercado y solidificar su posición como una tecnología líder en el campo del procesamiento de lenguaje natural.
Puede acceder a una lista actualizada de empresas que utilizan Spark NLP visitando TheirStack.com. Nuestra plataforma ofrece una base de datos completa de empresas que utilizan diversas tecnologías y herramientas internas.
Hasta ahora, tenemos datos de 83 empresas que utilizan Spark NLP.
Spark NLP es utilizado por una amplia gama de organizaciones en diversas industrias, incluyendo "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". Para obtener una lista completa de todas las industrias que utilizan Spark NLP, por favor visita TheirStack.com.
Algunas de las empresas que utilizan Spark NLP incluyen Poshmark, Planned Systems International, John Snow Labs, Lovelytics, CVS Health, Leibniz-Gemeinschaft, OLX Group, ANALTYTICA, EXL, Team Go y muchas más. Puedes encontrar una lista completa de 83 empresas que utilizan Spark NLP en TheirStack.com.
Según nuestros datos, Spark NLP es más popular en Estados Unidos (40 companies), Reino Unido (5 companies), Francia (4 companies), Polonia (4 companies), India (3 companies), Suiza (2 companies), Afganistán (1 companies), Alemania (1 companies), Japón (1 companies), Países Bajos (1 companies). Sin embargo, es utilizado por empresas en todo el mundo.
Puedes encontrar empresas que utilizan Spark NLP buscando en TheirStack.com. Rastreamos ofertas de empleo de millones de empresas y las utilizamos para descubrir qué tecnologías y herramientas internas están utilizando.