SpaCy を使用している企業
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.
SpaCy を使用している企業のリスト
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
従業員数24kInformation ServicesSpaCy信頼度：高
従業員数15k収益$1.8BFinancial ServicesSpaCy信頼度：高
従業員数218IT Services and IT ConsultingSpaCy信頼度：高
従業員数857収益$200MIT Services and IT ConsultingSpaCy信頼度：高
従業員数492収益$10MSoftware DevelopmentSpaCy信頼度：高
従業員数71収益$5.6MData Infrastructure and AnalyticsSpaCy信頼度：高
従業員数117k収益$35BFinancial ServicesSpaCy信頼度：高
従業員数145収益$32MIT Services and IT ConsultingSpaCy信頼度：高
従業員数3kSoftware DevelopmentSpaCy信頼度：高
従業員数547IT Services and IT ConsultingSpaCy信頼度：高
当社は、SpaCy を使用している 5,905 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の SpaCy ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
SpaCy ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせてカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロード可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
SpaCy is a leading open-source library for Natural Language Processing (NLP) in Python. It provides efficient tools and a simple API for various NLP tasks such as tokenization, POS tagging, named entity recognition, and dependency parsing. SpaCy is known for its speed and accuracy, making it a popular choice among developers and researchers working with large volumes of text data. The library is designed to be user-friendly, enabling users to quickly implement complex NLP pipelines with minimal effort.
SpaCy falls under the category of NLP and Sentiment Analysis technology, offering a wide range of functionalities to analyze and process text data. From extracting entities and relationships to performing sentiment analysis on text, SpaCy caters to diverse NLP tasks required in industries like e-commerce, social media, and customer service.
Founded in 2015 by Matthew Honnibal and Ines Montani, SpaCy aimed to provide a modern and efficient NLP tool to the community. With a focus on speed and usability, the developers set out to create a library that could handle large-scale text processing tasks with ease. Since its inception, SpaCy has gained widespread adoption in both academia and industry, becoming a go-to choice for NLP projects.
In terms of market share, SpaCy has been steadily growing in popularity within the NLP technology landscape. With its robust features and continuous updates, SpaCy is well-positioned to maintain and even increase its market share in the future. As the demand for NLP solutions continues to rise across various sectors, SpaCy's versatile capabilities are likely to drive its growth trajectory forward.