Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
---|---|---|---|---|
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
| ||||
|
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
компании
Статистика использования технологий и доля рынка
Вы можете настроить эти данные под свои нужды, отфильтровывая по географии, отрасли, размеру компании, выручке, использованию технологий, должностям и другим параметрам. Вы можете скачать данные в формате Excel или CSV.
Вы можете получать уведомления о этих данных. Вы можете начать с выбора технологии, которая вас интересует, и затем вы будете получать уведомления в ваш почтовый ящик, когда появятся новые компании, использующие эту технологию.
Вы можете экспортировать его данные в файл Excel, который можно импортировать в вашу CRM. Вы также можете экспортировать данные в API.
Spark NLP используется в 10 странах
У нас есть данные о 83 компаниях, которые используют Spark NLP. Этот тщательно подобранный список доступен для скачивания и обогащен важными характеристиками компаний, включая отраслевую классификацию, размер организации, географическое расположение, раунды финансирования и показатели доходов, среди прочего.
Technology
is any of
Spark NLP
Компания | Страна | Индустрия | Сотрудники | Доход | Технологии |
---|---|---|---|---|---|
США | Retail Apparel And Fashion | 2.5K | $353M | Spark NLP | |
США | It Services And It Consulting | 589 |
| Spark NLP | |
США | It Services And It Consulting | 91 | $7M | Spark NLP | |
США | Business Consulting And Services | 78 |
| Spark NLP | |
США | Hospitals And Health Care | 300K | $331B | Spark NLP | |
Professional Services | 10K |
| Spark NLP | ||
Нидерланды | It Services And It Consulting | 4.5K | $1.2B | Spark NLP | |
| Spark NLP | ||||
США | Business Consulting And Services | 34K |
| Spark NLP | |
США | Advertising Services | 58 |
| Spark NLP |
Существует 51 альтернатив для Spark NLP
5.5k
4k
3.5k
2.8k
1k
775
602
587
184
113
100
90
59
43
39
37
34
22
21
20
19
15
14
11
9
7
5
5
4
4
3
3
3
3
3
2
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Часто задаваемые вопросы
Наши данные поступают из объявлений о вакансиях, собранных от миллионов компаний. Мы отслеживаем эти объявления на сайтах компаний, досках объявлений и других рекрутинговых платформах. Анализ объявлений о вакансиях предоставляет надежный метод для понимания технологий, которые используют компании, включая их использование внутренних инструментов.
Мы обновляем данные ежедневно, чтобы вы могли получать самую актуальную информацию. Этот частый процесс обновления гарантирует, что наши аналитические сведения и данные отражают последние изменения и тенденции в отрасли.
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.
Вы можете получить доступ к обновленному списку компаний, использующих Spark NLP, на сайте TheirStack.com. Наша платформа предоставляет исчерпывающую базу данных компаний, использующих различные технологии и внутренние инструменты.
На данный момент у нас есть данные о 83 компаниях, которые используют Spark NLP.
Spark NLP используется широким кругом организаций в различных отраслях, включая "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". Для получения полного списка всех отраслей, использующих Spark NLP, пожалуйста, посетите TheirStack.com.
Некоторые компании, которые используют Spark NLP, включают Poshmark, Planned Systems International, John Snow Labs, Lovelytics, CVS Health, Leibniz-Gemeinschaft, OLX Group, ANALTYTICA, EXL, Team Go и многие другие. Полный список из 83 компаний, использующих Spark NLP, вы можете найти на TheirStack.com.
Согласно нашим данным, Spark NLP наиболее популярен в США (40 companies), Великобритания (5 companies), Франция (4 companies), Польша (4 companies), Индия (3 companies), Нидерланды (2 companies), Швейцария (2 companies), Афганистан (1 companies), Германия (1 companies), Япония (1 companies). Однако он используется компаниями по всему миру.
Вы можете найти компании, использующие Spark NLP, путем поиска на TheirStack.com. Мы отслеживаем вакансии миллионов компаний и используем их, чтобы узнать, какие технологии и внутренние инструменты они используют.