spaCy به طور خاص برای استفاده در تولید طراحی شده است و به شما کمک می کند تا برنامه هایی بسازید که حجم زیادی از متن را پردازش و "درک" کنند. می توان از آن برای ساختن استخراج اطلاعات یا درک زبان طبیعی درک زبان طبیعی استفاده کرد. https://en.wikipedia.org › پردازش_زبان_در_مغز
پردازش زبان در مغز - ویکی پدیا
systems، یا برای پیش پردازش متن برای یادگیری عمیق.
چرا از spaCy در پایتون استفاده می کنیم؟
spaCy یک کتابخانه رایگان و منبع باز برای پردازش پیشرفته زبان طبیعی (NLP) در پایتون است. … spaCy به طور خاص برای استفاده در تولید طراحی شده است و به شما کمک می کند برنامه هایی بسازید که حجم زیادی از متن را پردازش و "درک" کنند.
NLTK یا spaCy کدام بهتر است؟
NLTK یک کتابخانه پردازش رشته ای است. … از آنجایی که spaCy از جدیدترین و بهترین الگوریتم ها استفاده می کند، عملکرد آن معمولاً در مقایسه با NLTK خوب است. همانطور که در زیر می بینیم، در توکن سازی کلمه و برچسب گذاری POS، spaCy بهتر عمل می کند، اما در نشانه گذاری جمله، NLTK بهتر از spaCy عمل می کند.
کدام زبان spaCy استفاده می شود؟
spaCy (/speɪˈsiː/ spay-SEE) یک کتابخانه نرم افزار منبع باز برای پردازش پیشرفته زبان طبیعی است که به زبان های برنامه نویسی Python و Cython نوشته شده است.
آیا spaCy یادگیری عمیق است؟
Spacy یک کتابخانه نرم افزاری منبع باز پایتون است که در پردازش پیشرفته زبان طبیعی و یادگیری ماشین استفاده می شود. … از جریان کار یادگیری عمیق در شبکه های عصبی کانولوشنال در برچسب گذاری قسمت های گفتار، تجزیه وابستگی و شناسایی موجودیت نامگذاری شده پشتیبانی می کند.
