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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.
2,131
entreprises
Nous disposons de données sur 2,131 entreprises qui utilisent SpaCy. Notre liste de clients SpaCy est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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![]() Thomson Reuters | Canada | Software Development | 34K | $6.6B |
![]() Aiven | Finlande | Software Development | 525 | $10M |
Coexya | France | Software Development | 630 | |
Gartner | États-Unis | Information Services | 23K | |
Leidos | États-Unis | It Services And It Consulting | 33K | $14B |
LinQuest Corporation | États-Unis | Defense And Space Manufacturing | 1K | $40M |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
FactSet | États-Unis | Financial Services | 13K | $1.8B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
Bosch Group | États-Unis | Manufacturing | 14K | $85B |
S&P Global | États-Unis | Financial Services | 40K | $12B |
![]() Wolters Kluwer | Pays-Bas | Information Services | 23K | $5.8B |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Il y a 20 alternatives à SpaCy
SpaCy est utilisé dans 55 pays
Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein 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.
Le langage SpaCy est un outil puissant qui a révolutionné l'analyse de langage naturel (NLP) et l'analyse de sentiment pour les compagnies dans divers secteurs d'activité. Son interface conviviale et sa fonctionnalité robuste en font un choix privilégié pour les organisations souhaitant extraire des informations précieuses à partir de données textuelles de manière efficace.
Le langage SpaCy se démarque par sa vitesse et sa performance élevées par rapport à d'autres technologies similaires. Sa pipeline de traitement optimisée permet une analyse rapide de grandes quantités de données textuelles, ce qui en fait un choix idéal pour les applications en temps réel où la rapidité est cruciale.
L'un des principaux avantages du langage SpaCy réside dans ses capacités de reconnaissance d'entités précises. Sesalgorithmes avancés peuvent identifier avec précision les entités au sein du texte, telles que les noms, les dates et les lieux, avec un degré élevé de précision. Cette précision supérieure donne confiance aux entreprises dans la fiabilité de leurs résultats d'analyse.
Le langage SpaCy offre un soutien linguistique étendu et des options de personnalisation, permettant aux entreprises de personnaliser l'outil en fonction de leurs besoins spécifiques. Que ce soit pour analyser du texte en anglais, en espagnol, en allemand ou dans d'autres langues, SpaCy propose des modèles linguistiques robustes et des outils pour une intégration fluide dans les workflows existants.
SpaCy est une bibliothèque de traitement du langage naturel (TLN) populaire utilisée par de nombreuses entreprises pour améliorer leurs capacités de traitement du texte. Plusieurs sociétés bien connues ont intégré SpaCy à leurs processus de travail pour extraire des informations précieuses à partir de données textuelles. Voici quelques cas d'étude montrant comment les entreprises exploitent SpaCy :
1. Explosion AI : Explosion AI, la créatrice de SpaCy, utilise son propre outil pour diverses tâches de TLN, notamment la reconnaissance d'entités nommées, le tag de parties du discours et l'analyse de la dépendance. L'entreprise utilise SpaCy depuis sa création pour développer des solutions TLN à l'avant-garde. En mobilisant les capacités robustes de SpaCy, Explosion AI a simplifié ses processus de traitement de texte et fourni des modèles NLTK de haute qualité à ses clients.
2. Scale AI : Scale AI, une plateforme de labellisation de données leader, utilise SpaCy pour l'analyse d'opinions sur de vastes quantités de données texte. L'entreprise a commencé à intégrer SpaCy dans ses processus de travail il y a deux ans pour automatiser le processus d'extraction des sentiments à partir de commentaires de clients, de posts de médias sociaux et de réviews. Avec les algorithmes d'analyse de texte efficaces de SpaCy, Scale AI a amélioré la qualité de l'annotation de données et a accéléré le processus d'analyse d'opinions.
3. Peltarion : Peltarion, une société de plateforme d'intelligence artificielle, intègre SpaCy dans son outil pour des projets de classification de texte et de compréhension du langage. Depuis l'adoption de SpaCy il y a trois ans, Peltarion a utilisé ses fonctionnalités puissantes pour puiser des données textuelles, dresser des modèles de classification et analyser l'opinion dans de vastes jeux de données. En intégrant SpaCy à sa plateforme, Peltarion a mis les utilisateurs à même de créer des solutions TLN avancées avec facilité et efficacité.
Ces études de cas mettent en avant les applications diverses de SpaCy dans des scénarios réels à travers différents secteurs. À partir du traitement du texte à l'analyse d'opinions, les sociétés comme Explosion AI, Scale AI et Peltarion ont exploité les capacités de SpaCy pour accélérer l'innovation et améliorer leurs flux de travail de TLN avec succès.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant SpaCy en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 2,131 entreprises qui utilisent SpaCy.
SpaCy est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Software Development", "Software Development", "Software Development", "Information Services", "It Services And It Consulting", "Defense And Space Manufacturing", "Software Development", "Financial Services", "It Services And It Consulting", "Manufacturing". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant SpaCy, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent SpaCy incluent Thomson Reuters, Aiven, Coexya, Gartner, Leidos, LinQuest Corporation, Dice, FactSet, IBM, Bosch Group et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 2,131 entreprises qui utilisent SpaCy sur TheirStack.com.
Selon nos données, SpaCy est le plus populaire dans États-Unis (772 companies), Royaume-Uni (150 companies), Inde (122 companies), France (84 companies), Allemagne (72 companies), Canada (52 companies), Espagne (44 companies), Brésil (25 companies), Pays-Bas (23 companies), Singapour (20 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant SpaCy en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.