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SciSpaCy-Download für Windows

Kostenloser Download der SciSpaCy Windows-App zum Online-Ausführen von Win Wine in Ubuntu online, Fedora online oder Debian online

Dies ist die Windows-App namens SciSpaCy, deren neueste Version als v0.6.2sourcecode.tar.gz heruntergeladen werden kann. Sie kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.

Laden Sie diese App namens SciSpaCy mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.

Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:

- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.

- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.

- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.

- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.

- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.

- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.

- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.

Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.

SCREENSHOTS

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SciSpaCy


BESCHREIBUNG

ScispaCy ist eine für die Verarbeitung biomedizinischer und wissenschaftlicher Texte optimierte SpaCy-Erweiterung, die domänenspezifische NLP-Modelle für Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) und Dependency Parsing bereitstellt.



Eigenschaften

  • Vortrainierte Modelle für die biomedizinische und wissenschaftliche Textverarbeitung
  • Unterstützt die Erkennung benannter Entitäten für medizinische und chemische Begriffe
  • Bietet schnelle und effiziente Tokenisierung für große Korpora
  • Beinhaltet die Erkennung und Auflösung von Abkürzungen für wissenschaftliche Arbeiten
  • Kompatibel mit spaCy-Pipelines und anderen NLP-Tools
  • Optimiert für die Hochleistungsverarbeitung wissenschaftlicher Dokumente


Programmiersprache

Python


Kategorien

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/scispacy.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.


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