Header banner
Revain logoHome Page
pynlpl логотип

PyNLPl Отзыв

2

·

Отлично

Revainrating 5 out of 5  
Рейтинг 
5.0
Искусственный интеллект, Conversational Intelligence

Посмотреть на ЯM

Описание PyNLPl

PyNLPl is a Python library for Natural Language Processing that contains various modules useful for common, and less common, NLP tasks. PyNLPl can be used for basic tasks such as the extraction of n-grams and frequency lists, and to build simple language model.

Отзывы

Глобальные рейтинги 2
  • 5
    2
  • 4
    0
  • 3
    0
  • 2
    0
  • 1
    0

Тип отзыва

Revainrating 5 out of 5

Простая и довольно мощная библиотека анализа текста

Это достаточно просто без каких-либо знаний в области кодирования! На самом деле я использую его в своем диссертационном исследовании, поэтому претензий нет :) Документация нуждается в некотором улучшении (и, возможно, больше примеров?). Есть также много других библиотек с лучшей поддержкой/документацией, но эта, похоже, очень старается, так как люди постоянно спрашивают о проблемах совместимости с NLTK :( Если вы хотите что-то быстрое и грязное, попробуйте сначала pynlp - в противном случае…

Плюсы
  • Простой интерфейс
  • Легко начать работу даже для новичков.
  • Отличные документы
Минусы
  • Есть недостатки

Revainrating 5 out of 5

Простой процесс извлечения и преобразования PDF-файлов

Мне больше всего понравилось, как легко это было, просто используя код Python, мы смогли извлечь текст из файлов PDF с высокой точностью (даже когда на некоторых страницах есть ошибки). Это также позволило нам упростить добавление метаданных о каждом извлеченном файле. Пока нет ничего плохого, что мне не понравилось, но, возможно, больше функциональности было бы лучше, чем то, что они предоставляют на данный момент. Мы решили, какие документы должны или не должны быть отсканированы, потому…

Плюсы
  • Python SDK имеет встроенную интеграцию, отлично подходит для отладки
  • Исключительно точное извлечение результатов, несмотря на небольшие неточности, такие как обрезка и т. д.
  • Простое внедрение в существующие проекты/решения, требующие обработки изображений
Минусы
  • Незначительные проблемы