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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
entreprises
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.
Spark NLP est utilisé dans 10 pays
Nous disposons de données sur 83 entreprises qui utilisent Spark NLP. Notre liste de clients Spark NLP 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.
Technology
is any of
Spark NLP
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires | Technologies |
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États-Unis | Retail Apparel And Fashion | 2.5K | $353M | Spark NLP | |
États-Unis | It Services And It Consulting | 589 |
| Spark NLP | |
États-Unis | It Services And It Consulting | 91 | $7M | Spark NLP | |
États-Unis | Business Consulting And Services | 78 |
| Spark NLP | |
États-Unis | Hospitals And Health Care | 300K | $331B | Spark NLP | |
Professional Services | 10K |
| Spark NLP | ||
Pays-Bas | It Services And It Consulting | 4.5K | $1.2B | Spark NLP | |
| Spark NLP | ||||
États-Unis | Business Consulting And Services | 34K |
| Spark NLP | |
États-Unis | Advertising Services | 58 |
| Spark NLP |
Il y a 51 alternatives à Spark NLP
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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.
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.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Spark NLP 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 83 entreprises qui utilisent Spark NLP.
Spark NLP est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Spark NLP, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Spark NLP incluent Poshmark, Planned Systems International, John Snow Labs, Lovelytics, CVS Health, Leibniz-Gemeinschaft, OLX Group, ANALTYTICA, EXL, Team Go et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 83 entreprises qui utilisent Spark NLP sur TheirStack.com.
Selon nos données, Spark NLP est le plus populaire dans États-Unis (40 companies), Royaume-Uni (5 companies), France (4 companies), Pologne (4 companies), Inde (3 companies), Pays-Bas (2 companies), Suisse (2 companies), Afghanistan (1 companies), Allemagne (1 companies), Japon (1 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Spark NLP 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.