🧠 NLP. Проект по распознаванию адресов. Natasha, Pullenti, Stanza
Многие аналитики данных сталкиваются с задачей распознавания адресов, напечатанных на документах. Для решения этой задачи я обратился к инструментам выявления сущностей в тексте с помощью NLP: NLTK, Spacy, Flair, DeepPavlov, Polyglot, AdaptNLP, Stanza, AllenNLP, HanLP, PullEnti, Natasha и т. д. Глаза начали разбегаться. И что же делать? Конечно, выбрать самое лучшее. Я выбрал несколько самых популярных библиотек, поддерживающих русский язык, и сравнил, кукую же из них использовать — Natasha, Stanza и Pullenti. Далее пойдет речь именно об этих библиотеках.
➡️ Читать
@data_analysis_ml
Многие аналитики данных сталкиваются с задачей распознавания адресов, напечатанных на документах. Для решения этой задачи я обратился к инструментам выявления сущностей в тексте с помощью NLP: NLTK, Spacy, Flair, DeepPavlov, Polyglot, AdaptNLP, Stanza, AllenNLP, HanLP, PullEnti, Natasha и т. д. Глаза начали разбегаться. И что же делать? Конечно, выбрать самое лучшее. Я выбрал несколько самых популярных библиотек, поддерживающих русский язык, и сравнил, кукую же из них использовать — Natasha, Stanza и Pullenti. Далее пойдет речь именно об этих библиотеках.
➡️ Читать
@data_analysis_ml