Question 1

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

Accepted Answer

우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 구인 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 회사 웹사이트, 채용 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 이러한 게시물을 모니터링합니다. 구인 공고를 분석하는 것은 기업들이 내부 도구를 사용하는 것을 포함하여 적용하고 있는 기술을 이해하는 신뢰성 있는 방법을 제공합니다.

Question 2

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

Accepted Answer

우리는 가장 최신의 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이러한 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 발전과 트렌드를 반영하도록 보장합니다.

Question 3

SpaCy란 무엇인가요?

Accepted Answer

SpaCy is a leading opensource 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 userfriendly 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 ecommerce 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 largescale text processing tasks with ease Since its inception SpaCy has gained widespread adoption in both academia and industry becoming a goto 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 wellpositioned to maintain and even increase its market share in the future As the demand for NLP solutions continues to rise across various sectors SpaCys versatile capabilities are likely to drive its growth trajectory forward

Question 4

SpaCy을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

Accepted Answer

TheirStack.com을 방문하면 SpaCy을 사용하는 회사들의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 활용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.

Question 5

SpaCy는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

Accepted Answer

현재 우리는 SpaCy을(를) 사용하는 5,909개의 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

Question 6

SpaCy을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

Accepted Answer

SpaCy은(는) "Software Development", "IT Services and IT Consulting", "Information Services", "IT Services and IT Consulting", "Software Development", "Pharmaceutical Manufacturing", "Financial Services", "Software Development", "Financial Services", "Software Development"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 여러 조직에서 사용됩니다. SpaCy을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록을 보시려면 TheirStack.com을 방문하세요.

Question 7

어떤 회사들이 SpaCy을 사용하나요?

Accepted Answer

SpaCy을 사용하는 일부 회사로는 Thomson Reuters, Coexya, Gartner, StratasCorp Technologies, Ad Hoc LLC, Eli Lilly, FactSet, Aiven, UBS, Oodles Technologies 등이 있으며, 그 외에도 다수가 있습니다. TheirStack.com에서 SpaCy을 사용하는 5,909 회사의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

Question 8

어느 나라에서 SpaCy이 가장 많이 사용되나요?

Accepted Answer

우리의 데이터에 따르면, SpaCy은(는) 미국 (1,579 companies), 영국 (336 companies), 인도 (307 companies), 프랑스 (147 companies), 독일 (107 companies), 캐나다 (104 companies), 스페인 (90 companies), 네덜란드 (64 companies), 싱가포르 (45 companies), 스위스 (42 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

Question 9

어떻게 SpaCy을(를) 사용하는 회사를 찾나요?

Accepted Answer

TheirStack.com에서 SpaCy을(를) 검색하여 해당 기술을 사용하는 회사를 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사의 채용 공고를 추적하여 그들이 어떤 기술과 내부 도구를 사용하고 있는지 발견합니다.

Company	Country	Industry	Employees	Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue

SpaCy를 사용하는 기업들

SpaCy 고객 국가별

SpaCy 사용자를 타겟팅하는 방법

미국

영국

인도

프랑스

독일

캐나다

스페인

네덜란드

싱가포르

스위스

SpaCy 대안 및 경쟁업체

Hugging Face

Transformers

GitHub Copilot

Optic

Thematic

Plasticity

Gensim

CoreNLP

FastText

IBM Watson Assistant

Sinequa

Spark NLP

Stanza

Dragon NaturallySpeaking

Serenade

Apache cTAKES

AdaTest

Dasha

Google Cloud Speech-to-Text

Lucet

HumanFirst

rasa NLU

Microsoft Azure Speech to Text

Nuance Recognizer

Azure Translator

Speechly

MonkeyLearn

AYLIEN

NLP Cloud

IBM Watson Speech-to-Text

Azure Language Understanding

Nuance Nina

Nuance Text to Speech

Google Cloud Natural Language API

Azure QnA Maker

IBM Watson Content Analytics

AlchemyAPI

Telosys

Semantria

Codeium.vim

IBM Watson Knowledge Studio

Oracle InQuira

IBM Watson Tone Analyzer

Celebros Search

NeuronBlocks

Nuance RadWhere

Nuance SpeechMagic

Nuance Transcend

Label Sleuth

Tisane Labs

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

이 데이터의 출처는 무엇입니까?

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?

SpaCy란 무엇인가요?

SpaCy란 무엇인가요?

SpaCy을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

SpaCy을(를) 사용하는 회사들의 최신 목록을 얻는 방법은?

SpaCy는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

SpaCy는 얼마나 많은 고객을 보유하고 있습니까?

SpaCy을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

SpaCy을(를) 사용하는 사람은 누구인가요?

어떤 회사들이 SpaCy을 사용하나요?

어떤 회사들이 SpaCy을 사용하나요?

어느 나라에서 SpaCy이 가장 많이 사용되나요?

어느 나라에서 SpaCy이 가장 많이 사용되나요?