Entreprises utilisant SpaCy
It is a library for advanced Natural Language Processing in Python and Cython. It's built on the very latest research, and was designed from day one to be used in real products. It comes with pre-trained statistical models and word vectors, and currently supports tokenization for 49+ languages.
5,912
entreprises
Liste des entreprises utilisant SpaCy
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"spacy\"
]
}"Technology
is any of
SpaCy
Employés24kInformation ServicesSpaCyConfiance élevée
Employés15kRevenu$1.8BFinancial ServicesSpaCyConfiance élevée
Employés218IT Services and IT ConsultingSpaCyConfiance élevée
Employés858Revenu$200MIT Services and IT ConsultingSpaCyConfiance élevée
Employés492Revenu$10MSoftware DevelopmentSpaCyConfiance élevée
Employés117kRevenu$35BFinancial ServicesSpaCyConfiance élevée
Employés145Revenu$32MIT Services and IT ConsultingSpaCyConfiance élevée
Employés3kSoftware DevelopmentSpaCyConfiance élevée
Employés71Revenu$5.6MData Infrastructure and AnalyticsSpaCyConfiance élevée
Employés547IT Services and IT ConsultingSpaCyConfiance élevée
Nous disposons de données sur 5,912 entreprises et utilisateurs utilisant SpaCy. Notre liste d'utilisateurs et de clients de SpaCy est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification industrielle, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Statistiques d'utilisation de la technologie et part de marché
Comment cibler les utilisateurs de SpaCy
- Comment personnaliser cette liste ?
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, industrie, taille de l'entreprise, chiffre d'affaires, utilisation de la technologie, offres d'emploi et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
- Comment être alerté lorsque des entreprises adoptent cette technologie ?
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Commencez par sélectionner la technologie qui vous intéresse et vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utilisent cette technologie.
- Comment importer ces données dans mon CRM ?
Vous pouvez exporter ces données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Questions fréquentes
Nos données proviennent des offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les sites d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi fournit une méthode fiable pour comprendre les technologies employées par les entreprises, y compris leur utilisation d'outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous assurer d'accéder aux informations les plus récentes disponibles. Ce processus de mise à jour fréquent garantit que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances de l'industrie.
Le site Web SpaCy est une bibliothèque exhaustive pour le traitement de langage naturel (TLN) en Python. Elle propose des outils efficaces et une API simple pour diverses tâches de TLN telles que la tokenisation, la balisage de parties du discours, la reconnaissance d'entités et la mise en arbre de dépendances. SpaCy est célèbre pour sa vitesse et sa précision, ce qui en fait un choix populaire parmi les développeurs et les chercheurs travaillant avec de grands volumes de données de texte.
Le site Web SpaCy tombe sous la catégorie des technologies de l'analyse de sentiment et de l'apprentissage automatique, offrant une gamme large de fonctionnalités pour analyser et procéder avec les données de texte. À partir de l'extraction d'entités et de relations pour effectuer l'analyse de sentiment sur un texte, SpaCy couvre les diverses tâches de TLN requises dans les entreprises comme le commerce électronique, les réseaux sociaux et les services clients.
Fondée en 2015 par Matthew Honnibal et Ines Montani, SpaCy visait à fournir un outil moderne et efficace pour la communauté du traitement de langage naturel. Avec un focus sur la rapidité et l'utilisabilité, les développeurs ont créé une bibliothèque qui pourrait gérer les tâches de traitement de texte à grande échelle avec aisance. Depuis sa création, SpaCy a gagné une adoption large à la fois dans l'enseignement supérieur et l'industrie, devenant un choix de premier choix pour les projets de TLN.
Au niveau de la part de marché, SpaCy a connu une croissance régulière en popularité dans le paysage des technologies de TLN. Avec ses fonctionnalités solides et les mises à jour continues, SpaCy est bien positionné pour maintenir et même accroître sa part de marché à l'avenir. Alors que la demande pour les solutions de TLN continue d'augmenter dans divers secteurs, les capacités variées de SpaCy sont en mesure de faire avancer sa trajectoire de croissance.